Human Detection
Machine Learning
口頭発表
姿勢変化に対応した Soft Decision Feature と Online Real Boosting による人物追跡
- Author
- 山下隆義，藤吉弘亘，勞世竑，川出雅人
- Publication
- 画像の認識・理解シンポジウム, pp12-19, 2008
Download: PDF (Japanese)
物体追跡問題において,追跡対象の形状変化に合わせてオンラインで学習を行う手法が注目されている.その一手法として,統計的学習手法のブースティング手法をオンラインでの物体追跡に拡張したOnline Boostingがある.Online Boostingは追跡対象の変化に合わせて適した弱識別器をオンライン学習により選択することが可能である.しかしながら,人体のように姿勢や向き変化を生じる場合,すべての姿勢に対応した弱識別器を用意することは困難であり,計算コストも増大する.そこで我々は,弱識別器の形状をオンラインで最適化することが可能なSoft Decision Featureを提案する.Soft Decision FeatureとOnline Real Boostingを組み合わせることで,従来手法では追跡することができない体の向き変化や姿勢変動が生じる場合でも追跡することが可能である.