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アイテム
局所特徴量の関連性に着目した Joint 特徴による物体検出
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/61496
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/614962468e2da-b13a-417d-951f-3e981a906314
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-CVIM09166008 (9.1 MB)
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Copyright (c) 2009 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2009-03-06 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 局所特徴量の関連性に着目した Joint 特徴による物体検出 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Object Detection by Joint Feature Based on Relations of Local Features | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 中部大学工学部情報工学科 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Dept. of Computer Science, Chubu Univ. | ||||||||
| 著者名 |
藤吉, 弘亘
× 藤吉, 弘亘
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| 著者名(英) |
Hironobu, Fujiyoshi
× Hironobu, Fujiyoshi
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本稿では，複数の HOG 特徴量間の共起を表現する Joint 特徴を用いた動画像からの物体検出法について述べる．Joint 特徴は，組み合わされた 2 つのセル間の HOG 特徴量の共起を表現し，1 段階目の Real AdaBoost により組み合わせる．次に，生成されたJoint 特徴候補のプールを入力とした 2 段階目の Real AdaBoost によって最終識別器を構築する．これにより，単一の HOG 特徴量のみでは捉えることができない物体の対称的な形状や連続的なエッジを捉えることが可能となる．Joint 特徴の有効性を示すために，人と車両を検出対象として評価実験を行い，Joint 特徴の有効性を述べる．さらに，異なる解像度の HOG 特徴量間の共起や時空間特徴量の共起，TOF カメラから得られるデプス情報との共起の効果についても述べる． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | This paper presents a method for detecting objects in a video using a Joint feature, which represents co-occurrence between multiple HOG features. Joint features represent the co-occurrence of the HOG features of two cells combined by the first-stage Real AdaBoost. Next, the generated Joint features are input to the second-stage Real AdaBoost, which constructs the final classifier. In this way, it is possible to capture shape symmetry and edge continuity, which single HOG features cannot do, so highly accurate detection is possible. We report experiments involving the detection of humans and vehicles performed to test the effectiveness of the proposed method. Furthermore, we also describe effectiveness of multi-resolution HOG representation, co-occurrence of spatio-temporal features, and co-occurrence of depth information obtained by a TOF (Time of Flight) camera. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA11131797 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM） 巻 2009, 号 29(2009-CVIM-166), p. 43-54, 発行日 2009-03-06 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
