Deep Learning
口頭発表
Heterogeneous Learning を導入したDeep Convolutional Neural Networkによる運転手の骨格検出と顔向き推定
- Author
- 奥野薫子，山下隆義，福井宏，山内悠嗣，藤吉弘亘，乘冨修蔵，新浩治
- Publication
- ビジョン技術の実利用ワークショップ，2016．
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自動運転のレベル3では，システムが何かしらの原因で自動運転を継続できない場合，システムは運転手の状況に合わせて運転手操作モードに切り替える．これを実現するには，運転手の姿勢と顔向き等から運転可能な状態かどうかを常にモニタリングする必要がある．従来の姿勢と顔向きの計測には，各タスクごとに特徴抽出と識別を行うため，処理時間を要する．そこで，本研究は，複数タスクを同時学習するHeterogeneous LearningをDCNNに導入することで，特徴抽出過程を共有し，骨格検出と顔向き推定を同時に出力する手法を提案する．評価実験により，骨格検出の位置精度は98%，顔向き推定の識別精度は91%を実現した．また，画像1枚あたりの処理時間はGPUのとき2.6ms，CPUのとき34.1msであることから，リアルタイムに骨格検出と顔向き推定が可能であることを確認した．