| 研究課題/領域番号 |
16K12460
|
|---|
| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 研究分野 |
知覚情報処理
|
|---|
| 研究機関 | 名古屋大学 |
|---|
研究代表者 |
加藤 ジェーン 名古屋大学, 情報科学研究科, 准教授 (70251882)
|
|---|
| 研究分担者 |
ワン ユ 名古屋大学, 国際開発研究科, 助教 (60724169)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2018-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
|
| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2017年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2016年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
|
|---|
| キーワード | 歩行者属性の詳細認識 / 歩行者認識 / 部分と全体を着目したCNN融合 / 超解像処理 / グラフィックモデル / 姿勢推定 / CNNの融合 / 画像、文章、音声等認識 / 人工知能 |
|---|
| 研究成果の概要 |
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．
|
