People Image Analysis
Human Detection
Machine Learning
口頭発表
Randomized Treesを用いたパーツベースによる人検出法
- Author
- 三井相和, 藤吉弘亘
- Publication
- 動的画像処理実利用化ワークショップ, no. O3,–1, 2011
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本稿では, Randomized Treesを用いたパーツベースによる人検出法を提案する. 人検出とは, 画像中から人を探し出す技術であり, 車載カメラや監視映像などでの実利用が進められている. しかし, 実環境ではカメラと人との間の障害物により人体の一部分の情報が欠落し, 検出精度が低下してしまう問題がある. そこで我々は, このような遮蔽問題を考慮したRandomized Trees によるパーツベースの人検出法を提案する. 提案手法では, 学習サンプルである人の領域をN個のパーツに分割し, 各パーツを1つのクラスのサンプルとして扱う. 分割したパーツのNクラスとネガティブクラスから, Randomized TreesによりN+1クラスのマルチクラス識別器を構築する. これにより, 遮蔽などが発生してパーツの一部が隠れている場合でも, 他のパーツが人らしさをとらえるため, 識別が可能となる. 提案手法は, 従来法であるHOG特徴量とReal AdaBoostを用いた手法と比較した場合, 遮蔽が発生したサンプルに対する識別率の低下を抑制する効果があることを確認した.