Human Detection
口頭発表
色の類似性に基づいた形状特徴量 CS-HOG の提案
- Author
- 後藤雄飛, 山内悠嗣, 藤吉弘亘
- Publication
- 画像センシングシンポジウム, 2012
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従来の物体検出手法では，HOG特徴量に代表されるように物体の形状を捉える局所特徴量が多く利用されている． 近年では，色情報を利用した局所特徴量として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，物体検出に有効な特徴を表現することができる． 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，本研究では色の類似性に基づいて物体形状を観測するCS-HOG特徴量を提案する． CS-HOG特徴量は，色の類似性を用いた同一物体らしさを利用することで，物体領域を推定して形状を捉えることができる． そのため，輝度の勾配に基づくHOG特徴量と比較して，物体形状を明確に観測することが可能となり高精度な物体検出が実現できる． 評価実験より，CS-HOG特徴量はHOG特徴量，CSS特徴量と比較して約22.5~27.2\%． HOG特徴量とCSS特徴量を併用する手法と比較して約4.2%識別精度が向上した．
※本発表はSSII2012優秀学術賞，オーディエンス賞を受賞しました．