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J-GLOBAL ID：201002264832562254   整理番号：10A0119301

ブロックサイズ可変エッジヒストグラムを用いた物体検出ハードウェアアルゴリズム

A Hardware-Friendly Object Detection Algorithm Based on Variable-Block-Size Edge Histograms

著者 (2件)： 三好高史 (東大 大学院工学系研究科) ,  柴田直 (東大 大学院工学系研究科)
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： 109  号： 344(PRMU2009 134-155)  ページ： 71-76  発行年： 2009年12月10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： 方向性エッジ情報という画像特徴量を用いた物体検出ハードウェアアルゴリズムの開発をし,そのハードウェア設計ついての検討を行った。方向性エッジ情報は人間の視覚システムでも認識の前処理として用いられていることが知られており,ロバストな物体検出が可能になることが期待される。本システムでは,AdaBoostを用いることで,エッジ画像内の重要な領域に於いてのみ,特徴ベクトルを生成することが可能となる。また,特徴ベクトル生成について三種類の方法を提案し,比較検討を行った。実際,本アルゴリズムを用いて,歩行者検出の実験を行ったところ,方向性エッジを用いた従来の手法に比べ高精度な検出結果を得ることができた。さらに,本システムが方向性エッジの単純性を用いることで,単純なハードウェアにより実現できることを証明した。(著者抄録)

シソーラス用語： 検出 ,  *物体認識 ,  端部 ,  ヒストグラム ,  ベクトル ,  アルゴリズム ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： *物体検出 ,  エッジ ,  *方向性エッジ ,  特徴ベクトル ,  AdaBoost ,  歩行者検出

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (14件)：

• VIOLA, P. Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. International Conference on Computer Vision, 2003. 2003, 2, 734-741
• LOWE, D. G. Distinctive image features from scale-invariant keypoints. International Journal of Computer Vision. 2004, 60, 2, 91-110
• DALAL, N. Histograms of oriented gradients for human detection. Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. 2005, 1, 886-893
• GAVRILA, D. M. Real-time object detection for smart vehicles. Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 1999. 1999, 1, 87-93
• PHUNG, S. L. Detecting people in images : an edge density approach. International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 2007. 2007, 1, 1229-1232

タイトルに関連する用語 (6件)： ブロックサイズ ,  可変 ,  エッジ ,  ヒストグラム ,  物体検出 ,  ハードウェアアルゴリズム