Human Detection
口頭発表
Boosting に基づく特徴量の共起表現による人検出
- Author
- 山内悠嗣, 藤吉弘亘, 山下隆義
- Publication
- 画像の認識・理解シンポジウム, pp. 180–187, 2008
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本稿では，Boosting に基づく特徴量の共起表現法とこれによる人検出法を提案する．既に特徴量間の共起 を表現する手法としてAdaBoost により2 値に識別した符号を複数組み合わせる手法が提案され，顔検出においてそ の有効性が確認されている．しかし，入力特徴がどちらのクラスとも言い難い場合にも2値に識別して共起を表現す るため，間違えた符号を組み合わせる問題がある．そこで，提案手法ではReal AdaBoostの弱識別器の出力である連 続値と評価値を，演算子によって結合した共起特徴からReal AdaBoostを用いて人と人以外に判別する．共起特徴は， 複数の特徴を演算子により多様な捉え方で観測することが可能な特徴量であるため，従来の共起を表現する方法より も高精度な検出が可能となる．評価実験より，従来法と比較して誤検出率5.0%において約6.8%検出率を向上させる ことができた．