Online Real Boostingによる物体追跡のための特徴選択
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概要
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近年,物体検出や物体追跡において,AdaBoost や Real AdaBoost などのブースティングが注目されており,オンライン学習へ応用されている.AdaBoost による Online Boosting は追跡対象に適した弱識別器を繰り返し処理により選択する.そのため,オンライン学習の処理コストが大きく,現時刻のサンプルへの過学習が生じやすい.一方,Real AdaBoost による Online Real Boosting は弱識別器をグループ分割し,各グループから最適な弱識別器を選択する.これにより,処理コストを削減することともに,過学習を抑制している.しかしながら,これまで,どのようにグループ分割を行い,特徴選択するのが良いか論じられていない.そこで,本稿では,複数の弱識別器のグループ分割方法を提案し,それによる追跡精度への影響について調査する.その結果,弱識別器を特徴の種類ごとにグループ分割した場合に,追跡精度が最も向上することが分かった.
- 2011-08-29
著者
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藤吉 弘亘
中部大学大学院
-
藤吉 弘亘
中部大学工学部情報工学科
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藤吉 弘亘
中部大学大学院工学研究科
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藤吉 弘亘
中部大学
-
藤吉 弘亘
中部大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
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)
-
藤吉 弘亘
中部大学 工学部 情報工学科
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