認証対象の回転・大きさの変化に対応した機械学習に関する研究(オフィスシステム,情報セキュリティ,ライフログ活用技術,ライフインテリジェンス,オフィス情報システム,一般)

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概要

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近年,ネットワークカメラの普及に伴い,防犯・監視用途だけでなく顧客サービス向上やマーケティングツールとして監視カメラの映像を利用する取り組みが進んでいる.一般物体認識に用いられる技術としてHistograms of Oriented Gradients (HOG)が提案されている.しかし,HOGでは回転・大きさの変化には対応していない.そこで本研究では,Log-Polar変換とHOGを用いた認識対象の回転や大きさの変化に対応した機械学習法を提案する.また,提案手法を学習枚数,認識対象が回転した場合の認識率,認識対象の大きさが変化した場合の認識率,誤検出数,処理時間の5項目においてHOGのみを用いた手法と比較評価した.
2011-11-07

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