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J-GLOBAL ID：201202270159266790   整理番号：12A0807806

歩行者の検出:最新技術の評価

Pedestrian Detection: An Evaluation of the State of the Art

著者 (4件)： DOLLAR Piotr (California Inst. Technol., CA) ,  WOJEK Christian (Max Planck Inst. Informatics, Saarbruecken, DEU) ,  SCHIELE Bernt (Max Planck Inst. Informatics, Saarbruecken, DEU) ,  PERONA Pietro (California Inst. Technol., CA)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 34  号： 4  ページ： 743-761  発行年： 2012年04月 
JST資料番号： B0519B  ISSN： 0162-8828  CODEN： ITPIDJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 歩行者検出のためのコンピュータビジョン手法は数多く研究されているが,異なる評価プロトコルや異なるデータ集合の利用によって直接の比較が難しい現状にある。本論文では,著者らが以前に提案したカリフォルニア大学の歩行者データ集合を用いた最新技術の評価方法論を修正した。まず,検出器性能のランキング結果の統計的有意性を分析し,より一般的な結論を導出できるように前記データ集合2種類にETH,TUB-Brussls,Daimler,INRIAといったデータ集合を追加した。それらには歩行者のサイズや位置,オクルージョンパターンがアノテーションされており,異なる条件での検出率を調べることができる。次に,PASCAL物体検出チャレンジで提示された評価方式を修正し,単一フレーム中で検出器が検出した歩行者の境界囲み(BB)とグランドトルスBBのオーバラップを比較する評価方法を定めた。また,画像中の切り取られた窓が歩行者であるか否かを判定させる検出器評価方法も併用した。実際に16の代表的な最新検出器に対するベンチマークテストを行い,評価コード,グランドトルスのタグ,全検出結果をウェブサイトに公開した。実験結果から10画像ごとに高々1つの誤認警報を目標としても,低解像度及び35%以上のオクルージョン下での検出率は著しく低下する現状が確かめられた。

シソーラス用語： *コンピュータビジョン ,  *画像分析 ,  歩行者 ,  検出 ,  *画像認識 ,  検出器 ,  オクルージョン ,  アノテーション ,  評価試験 ,  境界 ,  標識 ,  Web【情報システム】 ,  比率
準シソーラス用語： 歩行者検出 ,  タグ ,  検出率

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 歩行 ,  評価