| 講演名 | 2018-03-18 マルチレベルの深層特徴を用いた歩行者検出 小平 美沙季(名大), 王 彧(名大), 加藤 ジェーン(名大), |
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| 抄録(和) | 本研究では，歩行者検出におけるCNN 特徴量の効果的な適用方法を解明することを目的とする．実験では，「入力画像サイズ」，「特徴抽出を行う層」，「正規化」，「複数の特徴ベクトルの組み合わせ」に関して異なる設定でCNN 特徴量の抽出・エンコーディング・分類を行い，検出精度に対する影響を検証した．提案手法では，実験において良い性能を発揮した設定を応用し，ベースラインの手法，state-of-the-artの手法との性能比較を行うことで，その有用性を確認した． |
| 抄録(英) | In this research, we aim to clarify effective application of CNN features in pedestrian detection. In the experiment, feature extraction, encoding, and classification of CNN features are performed with different settings for "input image size", "layers for feature extraction", "normalization"and "combination of plural feature vectors". In the proposed method, we apply the settings that demonstrated good performance in the experiments. Usefulness of our method was confirmed by comparing the performance with the baseline method and the state-of-the-art method. |
| キーワード(和) | 歩行者検出 / CNN特徴量 |
| キーワード(英) | pedestrian detection / cnn feature |
| 資料番号 | BioX2017-52,PRMU2017-188 |
| 発行日 | 2018-03-11 (BioX, PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / BioX |
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| 開催期間 | 2018/3/18(から2日開催) |
| 開催地（和） | 青山学院大学 青山キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | オープンイノベーション |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 真一(NII) / 鷲見 和彦(青学大) |
| 委員長氏名（英） | Shinichi Sato(NII) / Kazuhiko Sumi(AGU) |
| 副委員長氏名（和） | 藤吉 弘亘(中部大) / 井尻 善久(オムロン) / 高野 博史(富山県立大) / 今岡 仁(NEC) |
| 副委員長氏名（英） | Hironobu Fujiyoshi(Chubu Univ.) / Yoshihisa Ijiri(Omron) / Hiroshi Takano(Toyama Pref. Univ.) / Hitoshi Imaoka(NEC) |
| 幹事氏名（和） | 大西 正輝(産総研) / 舩冨 卓哉(奈良先端大) / 大木 哲史(静岡大) / 青木 隆浩(富士通研) |
| 幹事氏名（英） | Masaki Oonishi(AIST) / Takuya Funatomi(NAIST) / Tetsushi Ohki(Shizuoka Univ.) / Takahiro Aoki(Fujitsu Labs.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 石井 雅人(NEC) / 菅野 裕介(阪大) / 市野 将嗣(電通大) / 高田 直幸(セコム) / 奥井 宣広(KDDI総合研究所) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masato Ishii(NEC) / Yusuke Sugano(Osaka Univ.) / Masatsugu Ichino(Univ. of Electro-Comm.) / Naoyuki Takada(Secom) / Norihiro Okui(KDDI Research) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Biometrics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | マルチレベルの深層特徴を用いた歩行者検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Pedestrian Detection with Multi-level Deep Features |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 歩行者検出 / pedestrian detection |
| キーワード(2)（和/英） | CNN特徴量 / cnn feature |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 小平 美沙季 / Misaki Kodaira |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋大学(略称：名大) Nagoya University(略称：Nagoya Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 王 彧 / Yu Wang |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 名古屋大学(略称：名大) Nagoya University(略称：Nagoya Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 加藤 ジェーン / Jien Kato |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 名古屋大学(略称：名大) Nagoya University(略称：Nagoya Univ.) |
| 発表年月日 | 2018-03-18 |
| 資料番号 | BioX2017-52,PRMU2017-188 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | BioX-513,PRMU-514 |
| ページ範囲 | pp.97-102(BioX), pp.97-102(PRMU), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-03-11 (BioX, PRMU) |