局所的色相関分布に対する勾配方向ヒストグラムによる人物検出(ニューロコンピューティングの実装及び人間科学のための解析・モデル化,一般)
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概要
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人物検出に有効な特徴量としてHistograms of Oriented Gradients(HOG)特徴量が提案されている.HOG特徴量は画像中の局所領域内において,輝度情報を基に勾配強度と勾配方向を算出してヒストグラム化する.これにより物体の大まかな形状を捉えることが可能である.しかしながらHOG特徴量は輝度コントラストによるエッジ情報を捉えることができるが,色彩の情報を捉えることができない.また,近年では色情報を用いたColor Self Similarity(CSS)特徴量が提案されている.CSS特徴量は,注目している局所領域とその他の局所領域間の色類似度を算出し,この類似度を特徴量とする.局所領域間の類似度を特徴量とすることで,同一物体らしさを捉えることができる.CSS特徴量は色相関を捉えることができるが,色コントラストによるエッジ情報を捉えることができない.そこで本稿では,局所的な色相関分布に対する勾配方向ヒストグラムによる人物検出法を提案する.提案手法は,局所領域内で注目ピクセルと近傍ピクセル間の色類似度を算出し,色相関分布を作成する.この色相関分布に対して,勾配強度と勾配方向を算出してヒストグラム化する.これにより,輝度コントラストが低い状況でも色相関から導いた色コントラストによってエッジ情報を捉えることができる.評価実験により提案手法の有効性を示す.
- 2012-09-27
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