魚眼カメラを用いた歩行者自動検出システムのGPUによる高速化(一般セッション,大規模データベースとパターン認識)
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概要
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筆者らはこれまでに環境に固定した魚眼カメラを用いて複数歩行者の自動検出・過跡の実現を目的とする研究を行ってきた。この手法で用いる歩行者の確率的外観モデルは、複数の距離や角度で撮影したトレーニング画像中の上半身のシルエットと胸頭部のエッジ情報を用いて構築される。このモデルを用いて事後確率最大化による入力画像中の歩行者検出を行い、カルマンフィルタとNNSFにより人物追跡を行う。本研究では人物検出で必要とされる膨大な操り返し計算に対し、GPUの高い並列演算能力を利用することで高速化を図る。本手法の性能に関しては実験により検証する。
- 2013-02-14
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