講演抄録/キーワード |
講演名 |
2014-12-04 15:40
深層学習と逐次学習の組み合わせによる低品質な空撮画像からの人物検出 ○藤村高之・杉村大輔(東京理科大)・小野文枝・三浦 龍(NICT)・浜本隆之(東京理科大) CS2014-75 IE2014-61 |
抄録 |
(和) |
無人航空機(UAV)から得られる空撮画像を用いて人物検出を行う.空撮画像のノイズ,ブレ,人物領域の低解像度,非人が多様となる問題等により,従来手法での対処は難しい.そこで,本稿ではMS-HOGによる入力ベクトルの拡張を施した深層学習を用いることで,高精度な人物検出を行う.さらに,逐次学習により多様な非人による人物検出の性能劣化に対応する.評価実験により有効性を確かめた. |
(英) |
We propose a method for human detection from Aerial Images taken by Unmanned Aerial Vehicle (UAV). In that situations, there has crucial difficulties in human detection such as: heavy noise, motion blur, low resolution human regions, wide variations of negative samples and etc. These problems cause the degradations in human detection. In order to address these problems that the previous works cannot deal with, we exploit both a Deep Learning and an Online Learning. Effective method in our approach is 1)using Deep Learning with MS-HOG to improve the performance, 2) dealing with the wide variations of negative samples in Online Learning. Experimental results show the effective of the proposed method. |
キーワード |
(和) |
無人航空機 / 人物検出 / 深層学習 / 逐次学習 / / / / |
(英) |
UAV / Human detection / Deep Learning / Online Learning / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 114, no. 350, IE2014-61, pp. 31-34, 2014年12月. |
資料番号 |
IE2014-61 |
発行日 |
2014-11-27 (CS, IE) |
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) |
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