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J-GLOBAL ID：201902226360867200   整理番号：19A0779413

スポーツ選手検出を題材とした物体検出手法の比較

Comparison of Object Detection Schemes Using Datasets of Sports Scenes

著者 (5件)： 宮本龍介 (明治大 理工) ,  中村勇太 (明治大 大学院理工学研究科) ,  石田大貴 (明治大 理工) ,  中村鷹有 (明治大 大学院理工学研究科) ,  大木琢郎 (明治大 理工)
資料名： 画像電子学会誌(CD-ROM)  (Journal of the IIEEJ (CD-ROM))
巻： 48  号： 1  ページ： 144-152  発行年： 2019年01月30日 
JST資料番号： S0815B  ISSN： 2186-716X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 物体検出は,画像認識分野において困難な課題の1つであったが,近年の機械学習技術の向上により,劇的に精度が改善されつつある.高い検出精度を達成している手法には,決定木を弱識別器としブースティングによって強識別器を構築する手法と,深層学習に基づくものがある.深層学習に基づく代表的な手法には,様々な研究に利用され始めているR-CNN及びその派生や,スライディングウィンドウを利用せずに速度と精度の両立を目指したYOLOやその改良版がある.本稿では,実用上重要な課題であるスポーツ選手検出を対象として,これらの手法にどのような差があるのかを,空撮画像を想定したCGデータセット及びVS-PETS2003データセットに対して行った検出結果に基づき議論を行う.(著者抄録)

シソーラス用語： 検出 ,  *スポーツ ,  *コンピュータビジョン ,  *画像認識 ,  *機械学習 ,  精度 ,  画像 ,  評価試験 ,  *物体検出 ,  運動選手
準シソーラス用語： ブースティング ,  空撮 ,  空撮画像 ,  空中画像 ,  検出精度 ,  選手

分類 (3件)： 趣味娯楽用品  (ZB05000L) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (28件)：

• 1) P. Viola, J. Michael: “Robust Real-Time Face Detection”, International Journal of Computer Vision, Vol. 57, No. 2, pp.137-154 (2004).
• 2) N. Dalal, B. Triggs: “Histograms of Oriented Gradients for Human Detection”, Proc. of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Vol. 1, pp.886-893 (2005).
• 3) P. Felzenszwalb, R. Girshick, D. McAllester, D. Ramanan: “Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models”, IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 32, No. 9, pp.1627-1645 (2010).
• 4) P. Dollár, Z. Tu, P. Perona, S. Belongie: “Integral Channel Features”, Proc. of British Machine Vision Conference, pp.91.1-91.11 (2009).
• 5) S. Zhang, C. Bauckhage, A.B. Cremers: “Informed Haar-Like Features Improve Pedestrian Detection”, Proc. of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.947-954 (2014).

タイトルに関連する用語 (4件)： スポーツ ,  選手 ,  物体検出 ,  手法