○池田浩雄・大網亮磨（NEC）

本稿では、群衆パッチのＣＮＮ回帰学習に基づく人数推定方式を提案する。提案方式では、人物同士の重なりを含めた群衆状態を局所的な画像で示す群衆パッチで捉え、パッチ内の人数を回帰学習することで、静止画像から人数を推定する。これにより、街頭や公共施設を中心にニーズが高まってきている混雑状況下での人数/密度の推定を実現する。人物領域の背景への溶け込みや重なりの影響を受けやすい背景差分ベースの手法や、フレームレート低下の影響を受けやすい人物追跡の結果に基づく動線ベースの手法という従来方式と比較して、推定精度の改善を確認し、提案方式の有効性を示した。