抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本稿では車載カメラの映像から周囲の景観を認識するための統計的手法を提案する,特に,車での記録や無線通信に適した方式をめざしてMPEG映像に着目し,その符号化特徴量と状況情報からブロック画素単位で特徴ベクトルを形成する。この特徴ベクトルからオブジェクトインデックスに関する確信度ベクトルを推定し,最大確信度のインデックスを認識結果とした。この推定には,過去の学習結果を利用した逐次更新や分散協調が必要であるという応用上の観点から,多変量回帰分析を用いる。五つの異なる場所で2年間にわたって撮影した走行映像群をもとに提案手法で交差学習実験を行った。特に今回,シーン全体と主要オブジェクト10種類について各々の認識率を算出し,教示データ量,場所,時刻,季節,天候,およびフレーム時間との関係を考察した。(著者抄録)