人体シルエットの生成型追加学習による人検出の高精度化(テーマセッション,コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習と最適化,一般)
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概要
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本稿では,3次元人体モデルから生成した学習サンプルを用いた生成型追加学習による物体検出法を提案する.一般的な人検出では,学習サンプル収集時の環境と検出対象の環境が大きく異なる場合において,検出精度が低下するという問題がある.本稿では,一般的なデータベースを用いて汎用性のある識別器を事前学習で構築し,3次元人体の生成モデルに検出対象の環境のカメラ位置や背景などの情報を入力し,その環境に特化した学習サンプルを生成して追加学習を行う.これにより,学習サンプルと検出対象の環境の違いをできるだけ低減させることで,特定の環境に特化した識別器を構築する.評価実験の結果,提案手法はINRIA Person Datasetを用いて学習した手法と比較してFPPWが0.01において検出率を約13.8%向上させることができた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2010-08-29
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
-
藤吉 弘亘
中部大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
纐纈 直也
中部大学
-
山内 悠嗣
中部大学
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