Online Real Boosting による人物追跡
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概要
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人物の追跡手法として追跡情報の更新を行う際にオンラインでBoosting 学習を行うOnline Boosting が注目されている.Online Boosting は弱識別器が多くなると追跡性能が向上するが,処理時間が増大するため,識別能力の高い特徴量を使った弱識別器を選択することが重要である.そこで,我々は識別能力の高い特徴量の導入と効率的に弱識別器を学習するためのBoosting を検討した.識別能力の高い特徴量として,Haar-like 特徴量,ABS Haar-like 特徴量,Edgelet 特徴量およびEOH 特徴量を組み合わせて用い,学習を行った.また,学習手法として,Adaboost より識別能力の高い弱識別器を学習できるReal Adaboost を用いた.これにより,従来のOnline Boosting と比較して,高い追跡性能を得ることができた.また,弱識別器数を50%削減した場合でも同等の追跡性能を得ることができた.
- 2008-06-26
著者
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川出 雅人
オムロン株式会社IT研究所
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山下 隆義
オムロン株式会社|中部大学
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川出 雅人
オムロン株式会社
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山下 隆義
神戸市立工業高等専門学校 電子工学科
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山下 隆義
オムロン株式会社技術本部センシング&コントロール研究所
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山下 隆義
オムロン株式会社
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山下 隆義
オムロン株式会社emcカンパニー
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山下 隆義
オムロン(株)
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