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口頭発表
屋外環境下における移動体識別に用いる入力特徴のAdaBoost による評価
- Author
- 土屋成光, 藤吉弘亘
- Publication
- 画像センシングシンポジウム, vol. 41 pp. 277–283, 2006
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本稿では, 屋外環境で撮影された映像中の移動体を自動車／人／複数の人／自転車のタイプに識別する際の入力特徴を提案し, その特徴量の識別能力に対する貢献度について述べる. 移動体検出後の画像から, 形状に着目した特徴量(2種類), テクスチャに着目した特徴量(4種類), 時間情報に着目した特徴量(1種類)の計7種類の特徴量を求め, 識別器の入力とする. 識別能力の向上には, 識別器の向上と有効な入力特徴の選択が重要である. そこで, 各特徴量が各クラスの識別能力へどの程度貢献しているかを調べるために, AdaBoostの学習過程で選択された弱仮説の特徴量の割合から識別能力への貢献度を求める. 識別器としてニューラルネットワークを用いた際の識別結果と比較した結果, 提案する貢献度と識別能力の間に正の相関があり, 特徴選択における一指標となることを示す.