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講演抄録/キーワード
講演名 2012-10-04 10:20
形状特徴による画像中の人物検出における特徴量の正規化手法の検討
岩元翔平花沢明俊九工大NC2012-36
抄録 (和) 本稿では,機械学習による画像中の人物検出技術に用いる形状特徴の中の一つであるHOG特徴量の正規化手法の検討を行う.機械学習による人物検出技術において,HOG特徴量は他の特徴量に比べ人物の正答率が高く,現在最も多く利用されている特徴量である.HOG特徴量は,画像をセルと呼ばれる領域に分割し,セル中の輝度勾配および勾配強度を算出することで物体の形状を大まかに表現する.算出されたセル中の勾配強度を,複数のセルで構成されるブロックと呼ばれる局所領域で正規化処理を行うことにより,照明変化や局所的な幾何学変化に頑健な特徴量となる.しかし,ブロックによる正規化処理が行われることにより,特徴量の次元数は増加し,計算コストが増加することで特徴量の算出に非常に時間が掛かる.本研究では,ブロックの大きさ・形状の変化や特定の方向のみを用いた場合の正規化処理により算出される特徴量の正答率,汎化性能,次元数,特徴量算出時間を従来の正規化処理と比較した.その中で,一部の正規化処理手法が従来のHOG特徴量より人物の検出性能が向上することを確認した. 
(英) In this paper, we compare the efficiency of normalization process for HOG features. HOG feature is one of shape-based features developed for human detection in images by machine learning. For human detection by machine learning, HOG feature shows high detection rate, and is used very often compared to other features. HOG feature divides an image into domains called cells, and represents the rough shape of objects by computing luminous gradient directions and their intensities in the cells. Each normalization processing is performed in a local region called a block composed of a number of cells. Owing to the normalization, HOG features become robust against geometry changes and local illumination changes. However, by performing normalization processing, calculation of features consumes huge processing time. In this study, we compared the detection rate of HOG feature by changing the size and form of blocks for normalization. The performance of human detection was improved compared to an ordinary normalization process.
キーワード (和) 画像処理 / HOG / 正規化 / / / / /  
(英) Image Processing / HOG / Normalization / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 112, no. 227, NC2012-36, pp. 1-6, 2012年10月.
資料番号 NC2012-36 
発行日 2012-09-27 (NC) 
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 NC2012-36

研究会情報
研究会 NC  
開催期間 2012-10-04 - 2012-10-05 
開催地(和) 九州工業大学 生命体工学研究科 
開催地(英) Kyushu Institute of Technology (Wakamatsu Campus) 
テーマ(和) ニューロコンピューティングの実装および人間科学のための解析・モデル化,一般 
テーマ(英) Implementation of neurocomputing, modeling for human science, and general 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NC 
会議コード 2012-10-NC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 形状特徴による画像中の人物検出における特徴量の正規化手法の検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Comparison of Normalization Methods for Image Features Employed in Human Detection by Shape-Based Features 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 画像処理 / Image Processing  
キーワード(2)(和/英) HOG / HOG  
キーワード(3)(和/英) 正規化 / Normalization  
キーワード(4)(和/英) /  
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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) 岩元 翔平 / Shohei Iwamoto / イワモト ショウヘイ
第1著者 所属(和/英) 九州工業大学 (略称: 九工大)
Kyushu Institute of Technology (略称: KIT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 花沢 明俊 / Akitoshi Hanazawa / ハナザワ アキトシ
第2著者 所属(和/英) 九州工業大学 (略称: 九工大)
Kyushu Institute of Technology (略称: KIT)
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講演者
発表日時 2012-10-04 10:20:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NC 
資料番号 IEICE-NC2012-36 
巻番号(vol) IEICE-112 
号番号(no) no.227 
ページ範囲 pp.1-6 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NC-2012-09-27 


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