人検出のための Real AdaBoost に基づく HOG 特徴量の効率的な削減法
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概要
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本稿では,人検出のための Real AdaBoost に基づく HOG 特徴量の効率的な削減法を提案する.提案手法は,人検出において用いられる HOG 特徴量をバイナリパターン化することにより,特徴量数の削減を行い,必要なメモリ量を抑制することが可能となる.しかし,バイナリパターン化することにより,識別時に用いる確率密度分布が疎になる問題が発生する.そこで,学習時に Real AdaBoost を用いてバイナリパターンの統合を行い,密な確率密度分布を作成する.提案手法の有効性を確認するために,人の識別実験と処理に必要なメモリ量の比較を行う.その結果,HOG 特徴量と同程度の識別精度を維持し,処理に必要なメモリ量を削減することができた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2009-06-02
著者
-
山内 悠嗣
中部大学大学院
-
藤吉 弘亘
中部大学大学院
-
藤吉 弘亘
中部大学
-
山内 悠嗣
Graduate School Of Engineering Chubu University
-
山下 隆義
中部大学大学院工学研究科
-
藤吉 弘亘
中部大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
松島 千佳
中部大学大学院工学研究科
-
山下 隆義
神戸市立工業高等専門学校 電子工学科
-
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
-
山下 隆義
オムロン株式会社
-
山下 隆義
オムロン株式会社emcカンパニー
-
山下 隆義
オムロン(株)
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