近似texton特徴量を用いた高速な人検出法(画像認識,コンピュータビジョン)

概要

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本論文では,textonに用いられるフィルタをボックスフィルタ(平均化フィルタ)の組合せで近似した,近似texton特徴量による高速な人検出法を提案する.textonによる特徴抽出は処理が容易であることから,テクスチャ解析やパターン認識,一般物体認識など多岐の分野で多く用いられる.しかし,単純なフィルタリング処理では,フィルタ内の1ピクセルごとにアクセスし演算しなければならないため,特徴抽出の処理コストが非常に高い.そこで,本論文では特徴抽出の処理コストを削減するために,textonに用いられるフィルタを近似することで高速な人検出を実現する.textonの近似には処理が簡易なボックスフィルタを用いる.このボックスフィルタをピラミッド上に組み合わせることで,擬似的にtextonのフィルタの形状を構築する.また,ボックスフィルタの応答値の算出には,方形領域の画素値の合計を一括算出することが可能なIntegral Imageを用いる.これらを組み合わせることで,近似フィルタの応答値を高速に求めることが可能となる.評価実験より,提案手法は人検出の特徴量として有効であるHistograms of Oriented Gradients(HOG特徴量)と同精度であり,2.3倍高速な識別が可能であることを確認した.
2011-07-01