Human Detection
Deep Learning
口頭発表
回帰型Deep Convolutional Neural Networkによる人検出と部位の位置推定
- Author
- 山下隆義, 福井宏, 村瀬将之, 山内悠嗣, 藤吉弘亘
- Publication
- 画像センシングシンポジウム, 2015
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運転支援システムにおける歩行者検出は，歩行者の位置を検出するだけでなく，歩行者と車までの距離を推定することが重要となる．一般的な単眼カメラによる距離推定は，歩行者を検出した後に，上端と下端を検出する．そして，検出した上端と下端の位置情報とカメラの内部パラメータを用いて歩行者と車までの距離を推定している．そのため，歩行者の検出，上端および下端の検出，距離の推定を個別に処理する必要がある．そこで，本研究ではDeep Convolutional Neural Network (DCNN)を用いて，歩行者を検出すると同時に，頭部と両足の位置を高精度に推定する回帰型DCNNを提案する．歩行者検出と頭部および両足の位置検出を同時に行うことで，歩行者部位の位置情報を同時に与えることができるため，従来のDCNNより歩行者検出に適した特徴表現が可能となる．実験では，歩行者検出のみを行う手法との精度比較により，歩行者検出精度を向上させることができ，頭部および両足の位置検出精度についても，位置検出のみの手法と比較して，精度を向上させることができた．また，歩行者の位置検出結果から，カメラの内部パラメータが既知の画像に対して距離推定を行ったところ，約5%の誤差で距離推定を行うことができた.
※本発表はSSII2015オーディエンス賞を受賞しました。