Human Detection
口頭発表
形状と色の類似特徴を用いた共起確率特徴量による人検出
- Author
- 後藤雄飛, 山内悠嗣, 藤吉弘亘
- Publication
- コンピュータビジョンとイメージメディア研究会, 2011
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従来の人検出法では，HOG特徴量に代表されるように人の形状を捉える特徴量が多く利用されている．近年では，色情報を利用した特徴量としてColor Self-Similarity(CSS)特徴量が提案されている．CSS 特徴量は色の類似度を算出し，同一物体らしさを観測することにより，人検出に有効な特徴表現をすることができる．また，CSS 特徴量はHOG 特徴量のような形状を捉える特徴量と併用することにより，検出性能が向上することが報告されている．そこで，提案手法ではHOG 特徴量とCSS 特徴量を共起表現により同時に捉えることで高精度な人検出を実現する．形状特徴であるHOG 特徴 量と色の類似特徴であるCSS 特徴量を用いて共起確率特徴量を生成することにより，性質の異なる特徴量の様々な関係性を捉えることが可能となる．評価実験より，従来のHOG 特徴量とCSS 特徴量を併用する手法と比較し，識別精度の向上を確認した．