コンボリューショナルネットを用いた階層化HOGモデルによる人物検出の検討(テーマセッション,実世界文字認識と理解)
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概要
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画像認識の分野において局所的な勾配情報を特徴とするHistograms of Oriented Gradients: HOGモデルが提案されている.HOGモデルは一定領域内の勾配情報をヒストグラムとする単純なモデルであるが,歩行者検出などの分野で良好な結果を出している.しかしHOGモデルは画像の分割数のパラメータによっては特徴次元が大きくなる問題や,位置・スケール変化に対して頑強性が不十分といった問題が考えられる.このような問題に対する解決法として,本研究ではヒトの視覚処理のモデルであるコンボリューショナルネットを参考にすることでHOGを階層化するような改良を試みた.提案モデルの性能を検証する手段として,歩行者検出データベースであるINRIA Person Data Setを用い,識別性能についての検証と考察を行った.
- 2011-12-08
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