識別器の特徴抽出法としての再利用による新規データセットへの適合法(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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近年,車両前方のカメラ画像から歩行者を検出し,衝突の危険があれば警報を行う運転支援システムなどが盛んに研究開発されている.この様な画像からのオブジェクト検出課題に対し,検出対象の複雑化に伴い,機械学習により識別器の学習を行う様々な手法が提案されてきた.しかしながら,開発過程の様にカメラの仕様変更などによりデータセットが頻繁に変化する場合には,その都度識別器の再学習が必要となる.これは応用的観点からはかなり高コストであった.本研究では開発過程で予め学習されていた識別器を用いて,新規データに対し頑健な認識を実現可能な効率の良い適合の枠組みを検討する.ここでは歩行者検出を題材に取り,複数の公開データセットから学習された識別器をSupport Vector Machineを利用して他のデータセットに対して適合させる.これにより,適合先のデータセットから学習した識別器と同等の性能を示す識別器を容易に構築できることを示す.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-08-26
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