2010 Fiscal Year Annual Research Report
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22500172
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
西田 健次 独立行政法人産業技術総合研究所, ヒューマンライフテクノロジー研究部門, 主任研究員 (50344148)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
栗田 多喜夫 広島大学, 大学院・工学研究院, 教授 (10356941)
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| Keywords | 教師あり学習 / 汎化性向上手法 / 特徴選択 / モデル選択 / 訓練サンプル最適化 / カーネル法 |
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| Research Abstract |
本研究は、道路上の車両追跡などを具体的な応用分野とし、識別性能が高く、かつ、汎化性の高い識別器を構成する手法を開発することを目的としている。
車両追跡課題においては、共起特徴の一種であるペア特徴を採用しているが、一つの画像から取り出しうるペア特徴の組み合わせは膨大なものとなり、また、膨大な道路上の画像から適切な訓練サンプルセットを選択することが必要となる。どちらも網羅的な探索は、ほぼ不可能であり、本研究では、現実的な計算量(計算時間で)準最適な特徴、および、訓練サンプルセットを選択し、汎化性の高い識別器の構成手法を確立しようとしている。
平成22年度は、固定カメラからの走行中の車両追跡と走行中の車両上のカメラからの道路平面検出の二課題を対象に、実験を行った。
車両追跡における課題は、部分隠れなどによる追跡性能の低下を回避することであった。そのために、従来はフレーム毎に独立にペア特徴の選択を行っていたが、前フレームでの検出への有効性に基づいて重みづけし、次のフレームでの選択候補とした。これにより、部分隠れに対して頑健な追跡手法を確立することが出来た。更に、複数のフレームにおいて有効であったペア特徴を保存しておくことにより、部分隠れの検出が可能になることも示した。これにより、高い追跡性能と安定した追跡を両立できることが示された。この成果は、ICPR2010において発表をおこなった。
道路面検出においては、ペア特徴を用いた領域のマッチングにより、従来困難とされていた道路面からのオプティカルフロー検出を可能にし、それを元に走行中の車両のカメラからの道路面権定を行う手法を提案した。これにより、三次元環境再構築などの計算量の大きな処理を行うことなく、道路平面の推定が可能になった。この成果は、SPPRA2011において発表を行った。
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Research Products
(5 results)
