固定カメラ映像を対象としたHOG人物検出器のシーン適応手法(テーマ関連,顔・人物・ジェスチャ・行動)
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概要
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本論文では,固定カメラにより撮影された映像を対象として,Histograms of Oriented Gradients (HOG)特徴量ベースの人物検出手法で発生する誤検出や検出漏れを,時間の経過とともに減少させる手法を提案する.このHOG人物検出手法では,学習した人物パターンの局所的な形状特徴のみに基づいて人物検出を行うため,偶然人物と類似する特徴量を示す背景領域のパターンを誤検出したり,逆にカメラやその設置条件によって人物の特徴を十分取得できず検出漏れを起こすことがある.そこで提案手法では,これらの検出結果群から正検出と誤検出を判別し,これらを用いてカメラに特化した追加知識を獲得して,以後の検出処理の性能を向上させる.ここでの検出の成功と失敗の判別は,それらの時系列的な出現パターンに注目することによって行う.提案手法によって誤検出や検出漏れが減少することを,実環境中の固定カメラ映像を用いた実験によって示す.
- 2010-03-08
著者
-
美濃 導彦
京都大学学術情報メディアセンター
-
満上 育久
京都大学学術情報メディアセンター
-
満上 育久
京都大学工学部
-
椋木 雅之
京都大学学術情報メディアセンター
-
美濃 導彦
京大
-
美濃 導彦
通信総合研究所
-
服部 博憲
京都大学大学院情報学研究科
-
椋木 雅之
広島市立大学大学院情報科学研究科:(現)京都大学学術情報メディアセンター
-
満上 育久
京都大学学術情報メデイアセンター
-
満上 育久
大阪大学産業科学研究所
-
椋木 雅之
京都大学 学術情報メディアセンター
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