2014 Fiscal Year Research-status Report
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25350477
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
タン ジュークイ 九州工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (40363395)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 安全情報 / 環境・空間動態解析 / 自己装着カメラ / 特有情報 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
H26年度は，自己装着カメラを用いて周囲環境を撮影し，得られた映像から(1)特定移動物体（バス），(2)移動物体（周囲の歩行者）と移動物体の特有情報を抽出する手法を開発した．また，(3)静止物体（歩行者用信号機と横断歩道標識）を検出する手法を開発した．以下に成果をまとめる．
(1)では，共起特徴に基づくHOG特徴量を用いて移動物体候補領域の特徴量を算出し，Randomized treeを用いて特定移動物体の検出を行う手法を開発した．(2)では，HOG特徴量及びReal AdaBoostを用いて移動物体の検出を行う手法を開発した．また取得した各移動物体からLK追跡器を用いて動きベクトルを抽出し，動きベクトルの平均方向を歩行者の移動方向として算出し，フレーム間のユークリッド距離と色情報により同一人物を認識する手法を開発した．(3)では，検出対象が左右対称な形状であることから，左右対称な位置から勾配方向ヒストグラムを取得し，それらを組み合わせたものを特徴量として信号機・標識を検出する手法と，色相情報を用いて信号の色判別を行う手法を開発した．
実環境において，手法の検証を行った．(1)では異なる環境及び天候により10種の映像，計1762フレームを用いて検証を行った．移動物体候補（移動車両）及びその中の特定移動物体（バス）の平均検出率はそれぞれ94.5%と80%となった．(2)では，異なる状況において4種の映像，計1413フレームを用いて周囲人物の検出，及び特有情報である同一人物の認識，人物の歩行方向の認識を行い，平均検出率と認識率はそれぞれ72.6.%，93.3%，48.6%という結果が得られた．(3)では，1570フレームを用いて歩行者信号機と信号の色の認識，横断歩道標識の検出実験を行い，それぞれ平均認識率90.4%，100%，98.5％という結果が得られた．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究では，日常生活の中で利用者（視覚障害者）が目的地へ移動するのを支援する手段として，（１）共起特徴に基づくHOG特徴量を用いて特定移動物体（バス）を検出する手法，（２）周囲歩行者を検出する手法，および周囲歩行者の特有情報である同一人物を認識する手法，歩行者の進行方向を検出する手法，（３）歩行者用信号機と信号の色，および横断歩道標識を認識する手法をそれぞれ開発し，その有効性を複数の実環境映像により確認したため．
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究課題は，今後次の点を中心に研究を行う．
・静止物体（歩行者用信号機・標識等）の認識精度および処理速度の向上
・特定移動物体（バス・タクシー等）と移動物体（周囲歩行者）の認識精度の向上及び処理速度の改善
・研究成果は国際会議や展示会で発表する．
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[Presentation] Human detection using a salient region2014
Author(s)
Gu, T. L., Tan, J. K., Kim, H., Ishikawa S.
Organizer
Proceedings of the Joint 6th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 15th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS＆ISIS2014)
Place of Presentation
北九州（国際会議場）
Year and Date
2014-12-03 – 2014-12-06
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