2010 Fiscal Year Annual Research Report
夜間歩行者映像データベースの構築と歩行者検知手法に関する研究
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22500161
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| Research Institution | Akita Prefectural University |
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Principal Investigator |
猿田 和樹 秋田県立大学, システム科学技術学部, 准教授 (80282193)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
陳 国躍 秋田県立大学, システム科学技術学部, 教授 (20282014)
寺田 裕樹 秋田県立大学, システム科学技術学部, 助教 (40360002)
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| Keywords | 画像・文章・音声等認識 / データベース / コンピュータビジョン / 歩行者検知 |
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| Research Abstract |
本研究課題は,(1)夜間歩行者映像データベースの構築,(2)歩行者候補領域の抽出手法の検討,(3)抽出した領域に対する歩行者か否かを判定する検知手法の検討,により構成されている。
平成22年度は夜間歩行者映像データベースの構築を中心に遂行した。自動車室内に小型CCDカメラを設置し,夜間の歩行者映像を撮影するシステムを構築した後,秋田市および由利本荘市において映像を収集した。映像収集では,研究計画において目標とした1000人以上の歩行者を,晴天時や積雪時などのさまざまな気象条件下で収集できた。また,動画像中の不要な部分の削除や歩行者領域の切り出しなどの撮影した映像を加工するためのツールを自作し,データベース化に向けた基礎的な作業を行った。なお,データベース構築と並行し,歩行者検知手法についても検討した。歩行者および非歩行者画像の解析や画像の一部の情報を除いた検知実験では,歩行者の肩のラインの有無や候補領域内での歩行者の位置ずれが,歩行者かどうかの判定に大きな影響を及ぼすことを明らかにした。そこで,歩行者の位置ずれ対策として,撮影画像から切り出し位置を変えた歩行者候補領域を複数抽出し,複数の候補領域に対する認識結果を統合する手法を提案し,検知実験を行った。提案手法により,従来法に比べて検知数が増加し,誤検知は減少することが確認できた。さらに,対象物の位置ずれに強いといわれるSIFT特徴の歩行者検知に適用し,その効果について検討した。その結果、これまで利用してきた特徴量(HOG特徴)では検知できない多数の歩行者を,SIFT特徴では正しく検知できることが確認できた。
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