非隣接型矩形特徴を用いた物体検出(一般セッション3)
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概要
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P.Violaらは高速かつ高精度な物体検出手法として,矩形特徴とAdaboostを用いた検出器を提案した.Adaboost学習法では学習時間が矩形特徴の総数Cに依存する.そのためViolaらは矩形特徴の取り方に制約を加えることでCを減らし,それにより学習時間を抑えていた.本研究では,第一にランダム候補選択および粒子群最適化法を用いた効率的な学習アルゴリズムを提案する.これらにより従来手法の学習時間を1/25〜1/50程度に削減することが可能になる.第二に,従来の矩形特徴の総数Cに対しておよそO(C^2)の総数を持つ非隣接型矩形特徴を提案する.提案特徴を粒子群最適化法で特徴選択することにより,従来よりも高精度な検出器をより短時間で構築することが可能になる。
- 2008-08-29
著者
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所つくば中央第二
-
栗田 多喜夫
筑波大学
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
栗田 多喜夫
広島大学大学院工学研究院
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門|筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
栗田 多喜夫
筑波大学大学院システム情報工学研究科:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
日高 章理
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
日高 章理
東京電機大学理工学部
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