低解像度レーザレーダによる歩行者識別ライン数別モデルによる識別性能向上

摘要

本論文では，低解像度レーザレーダにより得られた測距点データから歩行者を精度良く識別する手法を提案する．レーザレーダによる歩行者識別手法は従来から研究されているが，解像度の低下する遠距離領域では識別性能が低下するという問題があった．これに対してスライス特徴を利用して識別性能の向上が図られてきた．スライス特徴とはスキャンライン毎に測距点の分布を数値化し，立体物の大まかな形状を表現する特徴量である．ただし立体物までの距離に応じて立体物に当たるスキャンラインの数や位置が変化するため，スキャンライン毎に算出されるスライス特徴は大きく変動する．その結果，スライス特徴を用いた単一の識別器で多様な距離を含むデータを識別しようとすると，識別境界面が複雑化し過学習につながるという問題があった．そこで本論文では従来手法の問題を解決したライン数別モデルを提案する．ライン数別モデルは，立体物に当たるスキャンライン数毎にデータを分割して識別器を学習するモデルであり，識別境界面を単純化し過学習を抑制するものである．提案手法を適用し一般道走行データに提案手法を適用して識別器の性能評価を行った結果，識別性能の向上を確認した．