ブロブ特徴を用いた実時間歩行者数推定
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概要
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本稿では 「画像上における歩行者の位置と人数」 を実時間で推定できるシステムを提案する.提案手法では,まず観測画像に対し,照明変動に頑健な動的背景モデルを用いた背景差分を施すことで,移動物体を前景として検出する.次に,前景領域として検出された各ブロブから特徴ベクトルを抽出する.オフライン処理として,特徴ベクトルと歩行者数の対応関係を手動で与えることで,学習データを作成し,ニューラルネットワークに学習させておく.オンライン処理では,各ブロブから抽出した特徴ベクトルをもとに,ブロブが何人の歩行者で構成されているかを学習済みニューラルネットワークを用いて推定する.このとき,歩行者数が 1 人以上と推定されたブロブの画素に対しては,背景モデルの更新を行わない.これによって,歩行者領域の消滅や分裂を防ぐことができる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2009-06-02
著者
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島田 敬士
九州大学大学院システム情報科学研究院
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谷口 倫一郎
九州大学大学院システム情報科学研究院
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谷口 倫一郎
九州大学
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吉永 諭史
九州大学
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島田 敬士
九州大学 大学院システム情報科学研究院
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吉永 諭史
九州大学大学院システム情報科学府
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島田 敬士
九州大学
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