著者

松島 千佳 山内 悠嗣 山下 隆義 藤吉 弘亘

出版者

The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

雑誌

電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:18804535)

巻号頁・発行日

vol.J94-D, no.8, pp.1172-1182, 2011-08-01

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本論文では,物体検出に有効なHOG特徴量のメモリ量を削減するために,Relational HOG特徴量とワイルドカードを用いたバイナリーのマスキングを提案する.HOGは,人検出に有効な特徴量であるが,局所領域に着目しているため高次元な特徴量である.そこで,本論文では特徴量の情報量を削減するために,二つの局所領域から抽出したHOG特徴量の大小関係によりバイナリーパターン化するR-HOG特徴量を提案する.これにより,局所領域間の関係性を捉えたバイナリーパターンを作成することが可能であるが,R-HOG特徴量には識別に不必要なバイナリーが含まれる.そこで,Real AdaBoostを用いて学習する際に,“0”と“1”の二つのバイナリーを許容するワイルドカード(*)を導入することにより,識別に悪影響を及ぼす一部のバイナリーを観測しないようにマスキングする.評価実験の結果より,提案手法はメモリ量を削減したにもかかわらず,従来法であるHOG特徴量の検出性能と同程度以上であることを確認した.