Boostingに基づく特徴量の共起表現による人検出

山内 悠嗣  山下 隆義  藤吉 弘亘  
(第11回画像の認識・理解シンポジウム推薦論文)

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J92-D   No.8   pp.1125-1134
発行日: 2009/08/01
Online ISSN: 1881-0225
DOI: 
Print ISSN: 1880-4535
論文種別: 特集論文 (画像の認識・理解論文特集)
専門分野: パターン認識と学習
キーワード: 
人検出,  共起,  Real AdaBoost,  Histograms of Oriented Gradients,  

本文: FreePDF(888.8KB)


あらまし: 
本論文では,Boostingに基づく特徴量の共起表現による人検出法を提案する.既に,特徴量間の共起を表現する手法としてAdaBoostにより2値に識別した符号を複数組み合わせる手法が提案され,顔検出においてその有効性が確認されている.しかし,入力特徴がオクルージョンなどの影響によって,どちらのクラスとも言いがたい場合にも2値に識別して共起を表現するため,間違えた符号を組み合わせる問題がある.そこで,弱識別器の出力が連続値であるReal AdaBoostを用いて,出力を演算子によって結合した共起表現による人検出法を提案する.提案手法は,オクルージョンなどの影響を抑制することができるため,高精度な検出が期待できる.評価実験により,従来法と比較して誤検出率5.0%において検出率を約6.8%向上させることができた.