混雑した環境における歩行者数推定のための疎な解を持つ学習法の研究
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概要
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混雑環境において人数推定を行うことは、都市環境における安全面や商業面の観点から役立つ.近年,人周りの領域の面積などといった,画像全体から得られる特徴量を用いて,回帰により人数推定を行う手法が注目されている.この手法の推定精度は,用いる人周りの領域抽出手法・特徴量に依存する.そこで本研究は,適切な領域抽出手法・特徴量を自動的に選出する学習法を提案する.提案手法は,特徴量選出の 2 段階のアルゴリズムから成り立ち,それぞれの段階に疎な解を持つことでしられる l1 ノルム正則化を用いる.Lars という正則化パスを効率的に求める考え方により,提案手法はハイパーパラメータ決定を含む学習時間が他の手法より短い.本研究では,公開データセットを用いた実験を通し,提案手法の有用性を検証した.
- 2011-05-12
著者
-
佐藤 知正
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
森 武俊
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
下坂 正倫
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
下坂 正倫
東京大学 大学院情報理工学系研究科
-
佐藤 知正
東京大学 大学院情報理工学系研究科
-
森 武俊
東大
-
森 武俊
東京大学大学院 情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻
-
佐藤 知正
東京大学大学院 情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻
-
森 武俊
東京大学
-
下坂 正倫
東京大学
-
佐藤 知正
東京大学
-
増田 慎也
東京大学
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