類似特徴を有した異種物体認識のためのブーステッド・カスケード学習アルゴリズム
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概要
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類似特徴と非類似特徴を利用した2種類の物体の検出はViolaとJonesが提案したHaar-Like特徴とAdaBoostアルゴリズムによる物体検出手法とLienhartが提案したツリー型カスケード構造を使うことで実行できる.しかし,2種類の物体を共に検出する共通検出部の処理時間が増加する.そこで本研究では,共通検出のための新規Haar-Like特徴の導入法とカスケード構造生成法の新条件を導入して共通検出部の処理時間削減を行う.さらに,共通検出部の後に2種類の物体を区別できる分離段を導入する.これら3つの提案手法を導入した検出器で検出処理を実行した結果,個別の検出器で各物体を検出する従来手法と比較して検出性能は同等で約50%の処理時間削減を達成している.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-03-05
著者
-
岩田 穆
広島大学大学院先端物質科学研究科
-
岩田 穆
広島大学
-
岩田 穆
広島大学工学部第二類(電気系)
-
安藤 博士
広島大学大学院先端物質科学研究科
-
賀谷 晃太
広島大学大学院先端物質科学研究科
-
岩田 穆
広島大 大学院先端物質科学研究科
-
岩田 穆
エイアールテック
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