WEKO3
アイテム
人物認識とセグメンテーションを用いた密集群衆画像の人数計測方式
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240103
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240103e9ffde8f-b12b-4549-b709-eae9de548495
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-DPSWS20240037.pdf (696.2 kB)
2026年10月23日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, DPS:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||||
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| 公開日 | 2024-10-23 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 人物認識とセグメンテーションを用いた密集群衆画像の人数計測方式 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | 群衆人数計測，オクルージョン，特徴量マッチング，画像分析 | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 滋賀大学データサイエンス学部 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 滋賀大学大学院データサイエンス研究科 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 滋賀大学大学院データサイエンス研究科 | ||||||||||||
| 著者名 |
水越, 康成
× 水越, 康成
× 戸簾, 隼人
× 義久, 智樹
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 混雑や来場者数を把握するために，画像内の人数計測する技術が注目されている．従来方式では，人力で画像内の人を認識して数え上げる他，人の頭部を検出することで人数計測を行っていた．しかし，この方式では人が密集している場合など，人の頭部を認識しにくい画像の場合に計測誤差が大きくなる．そこで，本研究では群衆箇所を認識し，推定した人口密度から人数計測を行う方式を提案する．提案方式では，群衆箇所の認識には機械学習によるセグメンテーションを用い，遠近で複数の箇所に分割する．その後，人物認識しやすい箇所の人口密度から各分割箇所の人口密度を推測し，群衆箇所の人数を計測する．評価の結果，既存手法と比較し，より精度の高い人数の推定が行えることが明らかになった． | |||||||||||
| 書誌情報 |
第32回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集 p. 224-227, 発行日 2024-10-23 |
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| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
