姿勢変化にロバストなステレオビジョンを用いた多方向自転車認識

摘要

自動車の安全運転支援技術において，自転車認識は重要な要素である．従来からの画像特徴量には，N．Dalal等により提案されたHOG特徴量があり，これまでにも様々な手法が提案されている．一般的に，学習画像から得られる自転車の特徴量が，自転車の候補画像から得られる特徴量と類似していれば，その候補画像は自転車として識別されやすい．しかし，自転車は様々な形状や方向で出現するため，自転車画像であるにも関わらず，学習とはかけ離れた特徴量が得られることも多い．そこで，本研究では，姿勢変化に応じて特微量を算出することにより，多方向な自転車認識に対応できる画像特徴量算出手法について提案する．