Pedestrian Detection by Boosting-Based Feature Co-occurrence Representation

あらまし 本論文では,Boostingに基づく特徴量の共起表現による人検出法を提案する.既に,特徴量間の共 起を表現する手法として AdaBoostにより 2値に識別した符号を複数組み合わせる手法が提案され,顔検出にお いてその有効性が確認されている.しかし,入力特徴がオクルージョンなどの影響によって,どちらのクラスと も言いがたい場合にも 2 値に識別して共起を表現するため,間違えた符号を組み合わせる問題がある.そこで, 弱識別器の出力が連続値である Real AdaBoost を用いて,出力を演算子によって結合した共起表現による人検 出法を提案する.提案手法は,オクルージョンなどの影響を抑制することができるため,高精度な検出が期待で きる.評価実験により,従来法と比較して誤検出率 5.0%において検出率を約 6.8%向上させることができた. キーワード 人検出,共起,Real AdaBoost,Histograms of Oriented Gradients

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