Multi-scale Semantic Bag of Textonsに基づいた道路シーンの領域分割及び物体認識(テーマセッション1(広域空間センシング関連),実世界センシングとその応用)
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概要
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次世代の運転支援システムには,道路や路側物を含む走行環境全体を認識する技術が要求されている.本稿では,テクスチャ特徴に基づいて道路シーンの領域分割及び物体識別を行なうMulti-scale Semantic Bag of Textons手法を提案する.提案手法では,最近領域分割・識別によく使われているBag of Texton手法を多重解像度化・グリッド分割化することで識別性能の向上を実現する.まず,Textonをテクスチャフィルタバンクに基づいて各画素ごとに計算し,複数のスケールのウィンドウをグリッド分割した小領域ごとにヒストグラムを生成して特徴量を求める.識別には,Joint Boostingを用いて各画素がどのカテゴリに属するかを識別,画像全体の物体識別を行う.評価実験により,提案したMulti-scale Semantic Bag of Textons方法の有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-06-11
著者
-
山口 晃一郎
(株)豊田中央研究所
-
内藤 貴志
(株)豊田中央研究所
-
二宮 芳樹
(株)豊田中央研究所
-
姜 有宣
(株)豊田中央研究所
-
内藤 貴志
株式会社豊田中央研究所
-
二宮 芳樹
(株)豊田中央研究所第22研究領域
-
二宮 芳樹
(株)豊田中央研究所 走行環境認識研究室
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