本研究の目的は,膨大な監視映像に含まれている人物の詳細認識を実現することである.そのため,車載カメラ映像中の歩行者を認識対象とし,4種類の属性(計14クラス)の詳細認識を目指した.認識精度を高めるために,以下の手法を考案し開発した.(1)超解像処理,(2)特徴抽出時のパッチ分割,(3)部分と全体に着目したCNNの融合,(4)姿勢ごとの識別器の構築,及び(5)グラフィカルモデル.これらすべての手法を組み合わせることによって詳細認識を実現した.大規模歩行者データセットであるCRPデータセットを用いて評価した結果,提案手法はstate-of-the-artの手法による精度を上回ったことが確認された.
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