情報処理学会 第77回全国大会講演要旨

映像による人物検出は，デジカメにおける自動焦点，車載カメラに
よる歩行者検出，監視カメラによる不審者解析等，大変応用が広い
が，これらに用いられる顔検出器では横顔や後ろ姿の検出が困難で
ある．また，全身検出器では雑踏や着座等によるオクルージョンに
は弱いという課題がある．そこで我々は上半身のみを手がかりとし
た人物検出器を開発している．今回，物体認識タスクで高い性能が
報告されているConvolutional Neural Network(CNN)を用いて上半身
検出器を作成し，我々が先行して開発したHOG・CSS特徴量と線形SVM
に基づく上半身検出器との比較評価を行なったので報告する．