2012 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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| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2013-03-31
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| Keywords | 歩行者検知 / 画像認識 / パターン認識 / データベース |
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| Research Abstract |
本研究課題は， (1)歩行者検知技術の開発・評価に有用な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，の3段階により構成されている。
(1）の歩行者映像データベースの構築は，1000人以上の歩行者，10000枚以上の歩行者画像，30000枚以上の非歩行者画像の撮影を目標とした。前年度までの知見にもとづき映像を追加収集し，目標値以上の画像を収集できた。また，切り出した画像の内容に応じて分類し，利便性の向上を図った。さらに，歩行者検知手法による評価実験を行い，従来の歩行者映像データベースと特性はやや異なるが，総合的には同程度の評価結果が得られることを明らかにした。データベースの公開は今後内容をさらに精査したうえで行う予定である。
(2)の新たな歩行者候補領域の抽出方法については，複数フレームにおける歩行者の移動特性に基づく抽出方法について検討した。歩行者の移動方向や解析対象画像の差分時間に対する傾向を分析し，その結果に基づいた歩行者候補領域の抽出を試み，その効果と問題点を明らかにした。
(3)の歩行者検知手法については，１フレームの画像からでは高い輝度値や勾配強度が得られない場合に対する手法を検討した。前年度までに提案した歩行者の背景除去手法にさらにピクセル状態分析手法を導入し，画像中の各画素が移動物体の一部かどうかで動的に背景除去レベルを変える手法について検討し，未検知の低減に有効であることを明らかにした。また，歩行者画像の領域全体から特徴を抽出せず，歩行者領域を複数に分割して処理結果を統合する手法の有効性を示した。さらに，画像から得られる特徴点の分析と，昨年度提案したBag-of-featuresの改良手法の有効性の検証を行い，特徴点が少ない場合における提案手法の効果を示した。
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| Current Status of Research Progress |
Reason
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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