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口頭発表
Joint HOG特徴を用いた2段階AdaBoostによる車両検出
- Author
- 尾崎貴洋, 山内悠嗣, 藤吉弘亘
- Publication
- 動的画像処理実利用化ワークショップ, pp. 101–106, 2008
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車載カメラの映像から後方車両を検出するための新しい手法として，複数のHistograms of Oriented Gradients(HOG)特徴を組み合わせたJoint HOG特徴と，2段階に構築したAdaBoostによる学習法を提案 する．Joint HOG特徴は，複数のHOG特徴を同時に観測するため，従来の単一のHOG特徴のみでは捉える ことのできない，車両特有の左右や上下の対称的な形状特徴や連続的なエッジを自動的に捉えることが可能 となる．提案手法の有効性を確認するため，車載カメラの映像から構築したデータベースを用いて，従来法 である単一のHOG特徴のみを用いた手法と比較し，DETカーブにより評価した．評価実験の結果，誤識別 率2.0％において，提案手法は従来法より約7.0％の識別率向上を実現した．