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Human Detection
口頭発表
直線成分に基づくHOL特徴量による誤検出の抑制
- Author
- 山内悠嗣, 宮下卓也, 山下隆義, 藤吉弘亘
- Publication
- 画像センシングシンポジウム, 2014
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画像中から人を検出する手法として局所特徴量と統計的学習手法を組み合わせた方法が提案されている. 局所特徴量により人の形状を捉えることで画像中から人を検出できるが, 背景画像の直線成分と人の形状の違いを明瞭に捉えることが難しいため, 誤検出を引き起こす場合がある. そこで, 本稿では背景画像の直線成分と人の形状の違いを捉え, 誤検出を抑制するHistograms of Oriented Lines(HOL)特徴量を提案する. 提案手法は, 画像中から直線を検出し, 局所領域において直線の方向ヒストグラムを作成し, 特徴量として利用する. ヒストグラム作成の際, 直線の長さに応じて重み付けしてヒストグラムに投票することで, 検出ウィンドウを縦断するような長い直線とそれ以外の短い線分の違いを明瞭に捉える. 評価実験により, 直線成分の長さ を捉えることができるHOL特徴量を用いることで誤検出を抑制できたことを確認した.