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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2011-09-05 15:20 Online Real Boostingによる物体追跡のための特徴選択 山下隆義（オムロン）・○藤吉弘亘（中部大）  PRMU2011-68 IBISML2011-27 |
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| 抄録 | （和） | 近年，物体検出や物体追跡において，AdaBoostやReal AdaBoostなどのブースティングが注目されており，オンライン学習へ応用されている．AdaBoostによるOnline Boostingは追跡対象に適した弱識別器を繰り返し処理により選択する．そのため，オンライン学習の処理コストが大きく，現時刻のサンプルへの過学習が生じやすい．一方，Real AdaBoostによるOnline Real Boostingは弱識別器をグループ分割し，各グループから最適な弱識別器を選択する．これにより，処理コストを削減することともに，過学習を抑制している．しかしながら，これまで，どのようにグループ分割を行い，特徴選択するのが良いか論じられていない．そこで，本稿では，複数の弱識別器のグループ分割方法を提案し，それによる追跡精度への影響について調査する．その結果，弱識別器を特徴の種類ごとにグループ分割した場合に，追跡精度が最も向上することが分かった． |
| （英） | Recently, Boosting algorithms like AdaBoost and Real AdaBoost are used in online learning. The weak classifiers for online boosting are selected in an iterative manner in Adaboost based Online Boosting. And due to this, the computing cost increases for online training and it might also over-fit to the current sample. On the other hand, Online Real Boosting based on Real Adaboost groups the weak classifier, and selects an optimal weak classifier from each group. Besides reducing the computational cost, it prevents overfitting. The grouping process for feature selection is yet to be discussed. In this paper, we discuss the various grouping process and its effect on the tracking performance. As a result, it is observed that feature type based grouping of the weak classifiers results in the best performance. | |
| キーワード | （和） | ブースティング / 物体追跡 / 特徴選択 / グループ分割 / ランダム / / / |
| （英） | Online Real Boosting / object tracking / feature selection / grouping / random / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 111, no. 193, PRMU2011-68, pp. 67-73, 2011年9月. | |
| 資料番号 | PRMU2011-68 | |
| 発行日 | 2011-08-29 (PRMU, IBISML) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2011-68 IBISML2011-27 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IBISML IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2011-09-05 - 2011-09-06 |
| 開催地（和） | はこだて未来大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2011-09-PRMU-IBISML-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Online Real Boostingによる物体追跡のための特徴選択 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Feature Selection for Object Tracking based on Online Real Boosting |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ブースティング / Online Real Boosting |
| キーワード(2)（和/英） | 物体追跡 / object tracking |
| キーワード(3)（和/英） | 特徴選択 / feature selection |
| キーワード(4)（和/英） | グループ分割 / grouping |
| キーワード(5)（和/英） | ランダム / random |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山下 隆義 / Takayoshi Yamashita / ヤマシタ タカヨシ |
| 第1著者 所属（和/英） | オムロン株式会社 (略称： オムロン) Omron corporation (略称： Omron) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤吉 弘亘 / Hironobu Fujiyoshi / |
| 第2著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu University.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第2著者 |
| 発表日時 | 2011-09-05 15:20:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2011-68, IBISML2011-27 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | no.193(PRMU), no.194(IBISML) |
| ページ範囲 | pp.67-73 |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2011-08-29 (PRMU, IBISML) |
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