Human Detection
口頭発表
DPMのスコア回帰を用いたオクルージョン対応による人検出性能の高精度化
- Author
- 宇佐見剛司，山内悠嗣，山下隆義，藤吉弘亘
- Publication
- コンピュータビジョンとイメージメディア研究会, 2015
Download: PDF (japanese)
パーツベースの物体検出法であるDeformable Part Models(DPM)は，姿勢の変動に頑健な物体検出法として知られている.DPMは全てのパーツが見えていることが前提となっており，オクルージョンの発生により検出対象のパーツが隠れると，検出が困難になるという問題がある.そこで，本研究では検出スコアとオクルージョンの発生率からオクルージョンの影響を低減したスコアを回帰することで，オクルージョンに頑健な人検出法を提案する．提案手法は，距離画像から判定したオクルージョンの発生割合とDPMの各スコアを説明変数として回帰に用いる.評価実験により，従来のDPMの検出性能と比較し，提案手法では，約20%の精度向上を確認した.