HOG特徴を用いたネットワーク構造による車両領域抽出

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-048

グループ名: 【全国大会】平成23年電気学会全国大会論文集

発行日: 2011/03/05

タイトル(英語): Car Region Detection using Network of Histogram of Oriented Gradients

著者名: 大井章宜 (横浜国立大学),矢田 紀子(横浜国立大学),長尾 智晴(横浜国立大学)

著者名(英語): Akinori Ohi(Yokohama National University),Noriko Yata(Yokohama National University),Tomoharu Nagao(Yokohama National University)

キーワード: 画像処理|領域抽出|遺伝的アルゴリズム

要約(日本語): 近年セキュリティ分野などでHOG特徴を用いた人，車両などの高精度な検出に関する研究が行われているが対象の一部が隠されることによって検出結果が大きく変化することが考えられる．そこで本報告では，RealAdaboostを用いて認識に使用すべきHOG特徴を特定するとともに，特定したHOG特徴の関係に注目し，各HOG特徴をつなぎ合わせたネットワーク構造をGAを用いて獲得する．この構造によって遮蔽物に対象の一部が隠されたとしても，入力値をネットワーク構造が補うために遮蔽物に対して影響の少ない結果が出力される．実験結果では，RealAdaboostのみで作成されたものよりも検出精度を向上させることができた．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 796 Kバイト