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J-GLOBAL ID：201302258048441540   整理番号：13A0632134

道路映像中のシカ検出のための画像特徴量に関する検討

A study of visual features for detecting deer from road image sequencest

著者 (2件)： 桂井麻里衣 (北大 大学院情報科学研究科) ,  長谷山美紀 (北大 大学院情報科学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 112  号： 434(IE2012 110-137)  ページ： 125-128  発行年： 2013年02月11日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： シカと自動車の衝突事故を予防するためには,道路上におけるシカの行動特性や出現時刻の傾向を把握する必要がある。我々は以前,監視映像の目視確認による労力を抑えることを目的とし,映像中の動物体から抽出した輪郭特徴に基づく自動シカ検出手法を提案した。一方,コンピュータビジョンの分野では,物体認識の精度を向上させるためには,多数の特徴量の組み合わせが有効であるといわれている。したがって,以前の手法で用いた動物体の輪郭特徴に加え,局所特徴や動き特徴を組み合わせることで,手法の高精度化が期待できる。そこで本文では,我々が提案する道路映像中のシカ検出手法に適した画像特徴量に関する検討を行う。本文の最後では,実際に道路映像を用いた実験を行い,各特徴量の有効性について検証を行う。(著者抄録)

シソーラス用語： 道路 ,  *シカ ,  サーベイランス ,  輪郭 ,  組合せ ,  データ融合 ,  画像処理 ,  衝突回避 ,  ユーザインタフェイス ,  *物体認識
準シソーラス用語： HOG特徴量 ,  画像特徴量 ,  物体検出

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 道路 ,  映像 ,  シカ ,  画像特徴量