@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00112664,
 author = {浅沼, 仁 and 川本, 一彦 and 岡本, 一志},
 issue = {59},
 month = {Jan},
 note = {全方位画像では位置による物体の見えの変化が大きく，従来の見えに基づく特徴による分類では人の識別が難しい．本研究では，Deep Convolutional Neural Network を全方位画像からの人検出に応用する．Deep Learning では学習に大量の学習サンプルが必要となるが，手作業で作成することは時間的な問題から現実的でない．少ない学習サンプルから大量の学習サンプルを生成し，生成された学習サンプルでも学習が行えることを示す．また，実環境下で HOG 画像特徴量と Real AdaBoost を用いた人検出法と比較し，識別率が向上することを示す．},
 title = {Deep Convolutional Neural Networkによる全方位画像からの人検出},
 year = {2015}
}