抄録

○細井利憲・今岡　仁・宮野博義（NEC）・石寺永記（NEC情報システムズ）

頭部検出用の追加学習を容易に行うためのフレームワークを提案する。特定環境に対応するための追加学習の際、典型的な学習方式では正確な位置、スケール、回転の教示が必要であるが、提案方式では簡単に入力できる粗い１点のみ教示する。１点から粗い頭部領域を推定し、ＭｕｌｔｉｐｌｅＩｎｓｔａｎｃｅ型のＬＶＱを用いることで、追加学習が可能となる。監視カメラ映像の頭部を追加学習に用いた実験を通して、頭部の識別率を改善できることを確認した。