People Image Analysis
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)
統計的学習手法の一つである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が注目されている. Online Boostingは追跡対象に合わせて適した弱識別器を選択することが可能である. しかしなが ら, オフラインで得られた弱識別器は, 人体のように姿勢や向き変化が生じる場合, 最適な特徴量であるとは限らない. 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.