抄録

○池田浩雄・大網亮磨・宮野博義（NEC）

本稿では、CNNを用いた群衆パッチ学習に基づく人数推定の改良手法を提案する。提案手法では、1枚の画像から人数を推定できる合成群衆パッチの学習を用いた推定手法に、多重解像度学習や画像正規化法の改良を組み込むことで、多様な環境へのロバスト性を高め推定精度を改善する。これにより、実環境の適用で起こる、解像度の低下に伴う推定精度の低下や、多様な環境に適用した際に背景を群衆と誤推定する問題、を解決する。提案手法の組み込み前と比較して、推定精度の改善を確認し、提案手法の有効性を示した。また、低解像度画像や背景画像を用いた評価によって、提案手法の中に組み込んだ各個別手法の効果について示した。