2009 Fiscal Year Annual Research Report
TOFカメラを用いた特徴量間の共起による人検出と動作認識技術に関する研究
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21700228
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| Research Institution | Chubu University |
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Principal Investigator |
藤吉 弘亘 Chubu University, 工学部, 准教授 (20333172)
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| Keywords | 人検出 / 動作認識 / 距離情報 / Joint Boosting |
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| Research Abstract |
本年度は,TOFカメラから得られる距離情報を用いた人検出アルゴリズムと動作認識アルゴリズムの提案と検証を進めた.成果は以下の通りである.
1.距離情報を用いた人検出
TOFカメラから得られる距離情報を用いて人の重なりや複雑なシーンに頑健なリアルタイム人検出手法を提案した.提案手法では,距離画像から二つの局所領域の距離関係を捉えることができる距離ヒストグラム特徴量を抽出する.抽出された特徴量を用いてReal AdaBoost識別器を構築し,人の識別を行う.検出時には三次元実空間における検出ウィンドウのラスタスキャンをすることで,人の大きさに合わない検出ウィンドウを削除して,高速化を実現する.三次元実空間におけるMean-Shiftクラスタリングにより人と識別された検出ウィンドウを統合することで,人がどこにいるかを自動的に検出することができる.評価実験の結果,誤検出率5.0%において検出率98.9%となり,HOG特徴量を用いた従来法と比較して4.9%検出率を向上させることができた.また,提案手法は約10fpsでリアルタイムに人検出が可能であることを確認した.
2.時空間情報と距離情報を用いた動作認識
TOFカメラから得られる距離情報を用いて,棚から商品を取る動作の検出と棚の高さの識別を行う手法を提案した.提案手法は,カメラから得られる距離情報を用いてピクセル状態分析により人領域の検出を行う.検出された人領域から動きを捉えるための時空間特徴と高さを捉えるための距離特徴を抽出し,マルチクラス識別のための手法であるJoint Boostingにより棚の上段,中段,下段から商品を取る動作を識別する.提案手法は,距離情報と時空間情報の共起により,商品を取る動作の検出と棚の高さの識別を同時に実現した.
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