近似texton特徴量を用いた高速な人検出法

摘要

あらまし　本論文では，textonに用いられるフィルタをボックスフィルタ（平均化フィルタ）の組合せで近似した，近似texton特徴量による高速な人検出法を提案する・texfonによる特徴抽出は処理が容易であることから，テクスチャ解析やパターン認識，一般物体認識など多岐の分野で多く用いられる．しかし，単純なフィルタリング処理では，フィルタ内の1ピクセルごとにアクセスし演算しなければならないため，特徴抽出の処理コストが非常に高い．そこで，本論文では特徴抽出の処理コストを削減するために，textonに用いられるフィルタを近似することで高速な人検出を実現する．textonの近似には処理が簡易なボックスフィルタを用いる．このボックスフィルタをピラミッド上に組み合わせることで，擬似的にtextonのフィルタの形状を構築する．また，ボックスフィルタの応答値の算出には，方形領域の画素値の合計を一括算出することが可能なIntegralImageを用いる．これらを組み合わせることで，近似フィルタの応答値を高速に求めることが可能となる．評価実験より，提案手法は人検出の特徴量として有効であるHistogramsof Oriented Gradients（HOG特徴量）と同精度であり，2．3倍高速な識別が可能であることを確認した．