PLS回帰分析を用いた一般化Hough変換の研究(若葉研究者の集い6,サマーセミナー2013〜画像処理の理論と実際〜)

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概要

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一般的なパターンマッチング手法では、画像内に検出対象物体全体が存在する場合は高い精度で認識することができるが、ノイズや他の物体による隠蔽などにより認識が困難になってしまう。本研究では、ノイズや隠避などによる画素の欠落に対して頑健である一般化Hough変換に、PLS回帰分析を組み合わせて学習機能を付加した。これにより、Hough変換の枠組みを持ちながら、形状変化に対応した一般物体検出が可能とした。本稿では、衛星写真からの車両検出を例として、新たな物体検出手法を提案するとともに、実験を通して提案手法の有効性について考察する。
一般社団法人映像情報メディア学会の論文
2013-08-12

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