HOG特徴量を用いた人物検出手法の精度向上に関する検討(ソフトコンピューティング,一般)
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概要
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静止画像から人物をロバストに検出する人物検出法の1つとして,HOG特徴量(Histograms of Oriented Gradients)をSVM(Support Vector Machine)で識別するDalalらの人物検出アルゴリズムを検証し,その改善方法について検討を行った.具体的には静止画像から人物を検出する際に背景から切り出した大量のウィンドウを人物として誤検出してしまう問題について,「学習データの調整」と「ウィンドウマップによる検出結果の絞り込み」の2つの対策を提案した.実験により,これらの提案法を用いることで誤検出が減少できることを確認した.
- 2010-02-25
著者
-
辻 裕之
神奈川工科大学大学院情報工学専攻
-
木村 誠聡
神奈川工科大学情報学部情報工学科
-
辻 裕之
神奈川工科大
-
三浦 翔
神奈川工科大学大学院情報工学専攻
-
村瀬 佑介
神奈川工科大学情報学部
-
木村 誠聡
神奈川工科大学大学院情報工学専攻
-
木村 誠聡
神奈川工科大学大学院
-
三浦 翔
神奈川工科大学大学院
-
木村 誠聡
神奈川工科大学
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