車載カメラを用いた走行環境適応型歩行者検出器に関する予備的検討(コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習及び企業ニーズセッション)
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概要
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近年,車載カメラ画像から歩行者を検出する研究が注目されている.しかし,時刻や天候,季節,走行場所などの環境要因によって歩行者の見えは大きく変動するため,高精度に検出することは難しい.画像中の歩行者の見えを特徴とした従来の検出手法では,事前に大量の学習用歩行者画像および非歩行者画像を人手で収集することで,このような変動に対応していた.しかし,あらゆる見えの変動を想定して学習用画像を用意することは難しい.本研究では,車載カメラ映像から学習用画像を収集して歩行者検出器を走行環境に適応させる枠組みを提案し,この問題の解決を図る.本報告では検出精度に影響を与える主要な環境要因である走行場所の変化に着目し,走行場所毎に歩行者画像および非歩行者画像を収集することで走行環境適応型歩行者検出器を構築する手法を提案する.理想的に適応が行われた歩行者検出器の精度を検証したところ,従来手法と比較して大幅な精度向上が見られ,有効性を確認した.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2012-08-26
著者
-
小島 祥子
豊田中研
-
吉田 英史
名古屋大学
-
井手 一郎
名古屋大学
-
村瀬 洋
名古屋大学
-
出口 大輔
名古屋大学
-
鈴尾 大地
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
吉田 英史
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
小島 祥子
豊田中央研究所
-
町田 貴史
豊田中央研究所
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