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【24h】

局所特徴量の関連性に着目したJoint特徴による物体検出

机译:通过联合特征进行对象检测,重点在于局部特征的相关性

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摘要

本稿では,複数のHOG特徴量間の共起を表現する.Joint特徴を用いた動画像からの物体検出法について述べる.Joint特徴は,組み合わされた2つのセル間のHOG特徴量の共起を表現し,1段階目のReal AdaBoostにより組み合わせる.次に,生成されたJoint特徴候補のプールを入力とした2段階目のReal AdaBoostによって最終識別器を構築する.これにより,単一のHOG特徴量のみでは捉えることができない物体の対称的な形状や連続的なエッジを捉えることが可能となる.Joint特徴の有効性を示すために,人と車両を検出対象として評価実験を行い,Joint特徴の有効性を述べる.さらに,異なる解像度のHOG特徴量間の共起や時空間特徴量の共起,TOFカメラから得られるデブス情報との共起の効果についても述べる.
机译:在本文中,我们表达了多个HOG功能之间的共现。描述了使用联合特征从运动图像中检测物体的方法。联合特征表示两个组合单元之间HOG特征的共存,并由第一阶段Real Ada Boost组合而成。接下来,由第二阶段Real Ada Boost构造最终的分类器,该阶段将生成的“联合特征”候选对象池作为输入。这样就可以捕获单个HOG功能无法捕获的对象的对称形状和连续边缘。为了显示联合功能的有效性,我们进行了针对人员和车辆的评估实验,并描述了联合功能的有效性。此外,还描述了不同分辨率的HOG特征之间同时出现,时空特征同时出现以及与从TOF相机获得的深度信息同时出现的影响。

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