Tracklet特徴量とMean-Shiftクラスタリングによる歩行者流量推定方式の提案(一般セッション,機械学習と視覚情報処理の接点,及び,社会テーマ:ハイリスク作業支援)
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概要
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監視カメラの映像から歩行者の流量を推定する技術に関し,低演算量でロバストな推定結果が得られる方式を提案する.従来の流量推定方式では,画像中から人の流量をロバストに検出するために,HOG等の演算量の多い特徴量を用いる必要があった.これに対し提案方式では,演算量の少ないTracklet特徴量を,Mean-Shi負クラスタリングを用いて歩行者毎の動き情報に変換して解析することで,低演算量かつロバストな流量推定が可能となった.
- 2013-08-26
著者
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