Human Detection
口頭発表
近似texton特徴量による人検出の高速化
- Author
- 三井相和, 藤原忠, 藤吉弘亘, 秋田時彦
- Publication
- 画像センシングシンポジウム, 2010
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本稿では, textonに用いられるフィルタをボックスフィルタの組み合わせで表現し, 近似したtexton特徴量による人検出法を提案する. textonのフィルタによる特徴抽出は処理が容易であることから, テクスチャ解析やパターン認識, また近年ではBag of Featuresと組み合わせた一般物体認識など多岐の分野で多く用いられる. しかし, 単純なフィルタリング処理では, フィルタ内の1 ピクセルごとにアクセスし演算しなければならないため, 特徴抽出の処理コストが非常に高い. これは, 本研究の目的である人検出などの高速な処理が求められるアプリケーションにとって, 致命的な問題である. そこで, 本稿では特徴抽出の処理コストを削減するために, textonに用いられるフィルタを近似することで高速な人検出を実現する. textonの近似には処理が簡易なボックスフィルタ(平均化フィルタ)を用いる. この平均化フィルタをピラミッド上に組み合わせることで, 擬似的にtextonのフィルタの形状を構築する. また, ボックスフィルタの応答値の算出には, 領域の画素値の合計を一括算出することが可能なIntegral Imageを用いる. これによりtextonのフィルタの応答値を高速に求めることが可能となる. 評価実験の結果より, 提案手法は人検出の特徴量として有効であるHistograms of Oriented Gradients(HOG特徴量)を用いた人検出と同精度である場合と比較し, 約7倍の高速化, 6fpsでの人検出を実現した.