物体検出のためのRelational HOG特徴量とワイルドカードを用いたバイナリーのマスキング(人物画像処理・認識,第13回画像の認識・理解シンポジウム推薦論文,<特集>画像の認識・理解論文)
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概要
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本論文では,物体検出に有効なHOG特徴量のメモリ量を削減するために,Relational HOG特徴量とワイルドカードを用いたバイナリーのマスキングを提案する.HOGは,人検出に有効な特徴量であるが,局所領域に着目しているため高次元な特徴量である.そこで,本論文では特徴量の情報量を削減するために,二つの局所領域から抽出したHOG特徴量の大小関係によりバイナリーパターン化するR-HOG特徴量を提案する.これにより,局所領域間の関係性を捉えたバイナリーパターンを作成することが可能であるが,R-HOG特徴量には識別に不必要なバイナリーが含まれる.そこで,Real AdaBoostを用いて学習する際に,"0"と"1"の二つのバイナリーを許容するワイルドカード(*)を導入することにより,識別に悪影響を及ぼす一部のバイナリーを観測しないようにマスキングする.評価実験の結果より,提案手法はメモリ量を削減したにもかかわらず,従来法であるHOG特徴量の検出性能と同程度以上であることを確認した.
- 2011-08-01
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
中部大学工学部情報工学科
-
藤吉 弘亘
中部大学
-
山内 悠嗣
Graduate School Of Engineering Chubu University
-
山下 隆義
中部大学大学院工学研究科
-
藤吉 弘亘
中部大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
松島 千佳
中部大学大学院工学研究科
-
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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