抄録
H-040
歩行者検知におけるVisual Word選択手法
歩行者検知におけるVisual Word選択手法
◎張 興国・猿田和樹・寺田裕樹・陳 国躍（秋田県大）
画像認識分野において，G.Csurkaらによって提案されたBag-of-Features手法が近年注目され一般物体認識分野などで多くの研究者が改良を重ねている．
Bag-of-Features手法は，visual wordの出現頻度の分布をヒストグラム化し，画像の中にどんなオブジェクトがあるかを判定する．しかし，すべてのvisual wordが分類に有効であるとは限らず，またvisual wordの数は学習や認識の速度にも影響する．そこで，本稿ではBoF手法を改良して，visual wordの数を削減することにより，歩行者検知における処理時間の短縮を目指す．評価実験により，提案手法は従来法のBoFと同程度に検知精度で，学習や検知の短縮に効果的ことを確認した．
Bag-of-Features手法は，visual wordの出現頻度の分布をヒストグラム化し，画像の中にどんなオブジェクトがあるかを判定する．しかし，すべてのvisual wordが分類に有効であるとは限らず，またvisual wordの数は学習や認識の速度にも影響する．そこで，本稿ではBoF手法を改良して，visual wordの数を削減することにより，歩行者検知における処理時間の短縮を目指す．評価実験により，提案手法は従来法のBoFと同程度に検知精度で，学習や検知の短縮に効果的ことを確認した．