| 講演名 | 2009-06-18 Multi-scale Semantic Bag of Textonsに基づいた道路シーンの領域分割及び物体認識(テーマセッション1(広域空間センシング関連),実世界センシングとその応用) 姜 有宣, 山口 晃一郎, 内藤 貴志, 二宮 芳樹, |
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| 抄録(和) | 次世代の運転支援システムには,道路や路側物を含む走行環境全体を認識する技術が要求されている.本稿では,テクスチャ特徴に基づいて道路シーンの領域分割及び物体識別を行なうMulti-scale Semantic Bag of Textons手法を提案する.提案手法では,最近領域分割・識別によく使われているBag of Texton手法を多重解像度化・グリッド分割化することで識別性能の向上を実現する.まず,Textonをテクスチャフィルタバンクに基づいて各画素ごとに計算し,複数のスケールのウィンドウをグリッド分割した小領域ごとにヒストグラムを生成して特徴量を求める.識別には,Joint Boostingを用いて各画素がどのカテゴリに属するかを識別,画像全体の物体識別を行う.評価実験により,提案したMulti-scale Semantic Bag of Textons方法の有効性を示す. |
| 抄録(英) | While the bag of words models are popular and powerful method for generic object recognition, they completely discard the spatial layout and context information. This paper presents a novel method for segmentation and object recognition of road environment scenes using multi-scale semantic bag of textons method. The histogram of extracted texton is concatenated to regions of interest with multi-scale regular grids. This feature can learn automatically spatial layout and relative positions between object and object in a road scene. Experimental results show that the proposed method can effectively classify the texture-based objects of a road scene comparing the conventional bag of texton methods. In the future, the proposed system can combine with a scene understanding system for vehicle environment perception. |
| キーワード(和) | 運転支援システム / Semantic Bag of Textons / 多重解像度化 / グリッド分割化 / テクスチャフィルタバンク / Joint Boosting |
| キーワード(英) | bag of words / spatial layout / segmentation / object recognition / scene understanding / vehicle environment perception |
| 資料番号 | PRMU2009-41 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2009/6/11(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | Multi-scale Semantic Bag of Textonsに基づいた道路シーンの領域分割及び物体認識(テーマセッション1(広域空間センシング関連),実世界センシングとその応用) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Segmentation and Object Recognition in Road Scenes Using Multi-scale Semantic Bag of Textons Method |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 運転支援システム / bag of words |
| キーワード(2)（和/英） | Semantic Bag of Textons / spatial layout |
| キーワード(3)（和/英） | 多重解像度化 / segmentation |
| キーワード(4)（和/英） | グリッド分割化 / object recognition |
| キーワード(5)（和/英） | テクスチャフィルタバンク / scene understanding |
| キーワード(6)（和/英） | Joint Boosting / vehicle environment perception |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 姜 有宣 / Yousun KANG |
| 第 1 著者 所属（和/英） | (株)豊田中央研究所 TOYOTA CENTRAL R & D LABS., INC. |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 山口 晃一郎 / Koichiro YAMAGUCHI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | (株)豊田中央研究所 TOYOTA CENTRAL R & D LABS., INC. |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 内藤 貴志 / Takashi NAITO |
| 第 3 著者 所属（和/英） | (株)豊田中央研究所 TOYOTA CENTRAL R & D LABS., INC. |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 二宮 芳樹 / Yoshiki NINOMIYA |
| 第 4 著者 所属（和/英） | (株)豊田中央研究所 TOYOTA CENTRAL R & D LABS., INC. |
| 発表年月日 | 2009-06-18 |
| 資料番号 | PRMU2009-41 |
| 巻番号（vol） | vol.109 |
| 号番号（no） | 88 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |