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J-GLOBAL ID：201202270649710257   整理番号：12A1546300

統計的学習手法による人検出

Human Detection Based on Statistical Learning

著者 (3件)： 山内悠嗣 (中部大) ,  山下隆義 (オムロン) ,  藤吉弘亘 (中部大)
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： 197(PRMU2012 30-50)  ページ： 113-126  発行年： 2012年08月26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： 物体検出とは,画像中から物体が存在する位置と大きさを自動的に求める技術である。物体検出は古くから取り組まれてきた顔検出がベースとなっており,近年では顔画像から多様な見えの変化が生じることから検出が困難とされている人画像に研究対象が遷移している。こうした中で,近年では人検出を難しくする要因を克服するような手法が数多く提案されている。そこで,本稿では人検出を難しくする要因を整理し,この要因を克服するための特徴抽出と統計的学習手法による識別器の二つの観点から手法をサーベイする。また,人検出法を定量的に評価するために利用されている統一的な評価指標と人画像データベースについても紹介する。(著者抄録)

シソーラス用語： *特徴抽出 ,  *物体認識 ,  *人間 ,  *定量分析 ,  *学習 ,  位置測定 ,  動作分析 ,  ベクトル ,  *学習アルゴリズム ,  可視化 ,  類似性 ,  姿勢 ,  クラスタ化 ,  画像データベース
準シソーラス用語： 特徴量 ,  定量的評価 ,  統計的学習 ,  特徴ベクトル ,  AdaBoost

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 統計的学習 ,  手法 ,  人