機械知覚&ロボティクスグループ
中部大学

Human Detection 口頭発表

統計的学習手法による人検出

Author
山内悠嗣, 山下隆義, 藤吉弘亘
Publication
パターン認識・メディア研究会, pp. 113–126, 2012

Download: PDF (Japanese)

物体検出とは,画像中から物体が存在する位置と大きさを自動的に求める技術である. 物体検出は古くから取り組まれてきた顔検出がベースとなっており,近年では顔画像から多様な見えの変化が生じることから検出が困難とされている人画像に研究対象が遷移している. こうした中で,近年では人検出を難しくする要因を克服するような手法が数多く提案されている. そこで,本稿では人検出を難しくする要因を整理し,この要因を克服するための特徴抽出と統計的学習手法による識別器の二つの観点から手法をサーベイする. また,人検出法を定量的に評価するために利用されている統一的な評価指標と人画像データベースについても紹介する.

※本発表はPRMU研究励賞を受賞しました。

 

http://search.ieice.org
copyright©2013 IEICE

前の研究 次の研究