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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2009-08-31 17:25 Boostingに基づく分割統治的戦略による高精度な識別器構築手法の提案 ○土屋成光・藤吉弘亘（中部大）  PRMU2009-66 |
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| 抄録 | （和） | 顔や人等の物体検出では，多くの姿勢の異なる同一カテゴリの物体を検出する必要がある．しかし，姿勢の変化は画像上で大きな影響をもたらし，異なる姿勢の物体全てを同一に学習することは困難となる場合がある．この問題を解決するために本稿では，学習サンプルをサブカテゴリに分割し，それぞれに対して学習を行う分割統治的戦略に着目する．弱識別器応答の類似度に着目した学習サンプルのクラスタリングを行い，生成されたサブカテゴリ群に対しマルチクラスブースティングである Joint Boosting を改良したブースティングを用いることで検出性能を向上する．評価実験の結果， 2 クラスブースティングに比べ INRIA Person Dataset を用いた評価では誤識別率 0.7%において 7%，UIUC Image Database for Car Detection を用いた評価では誤識別率 0.8%において 13%検出率を向上させることができた． |
| （英） | Detecting objects like faces and people requires that objects of the same category but of many different poses be detected. However, a change in pose can have a great impact on the image, which makes it difficult to apply one approach to learning all instances of an object having different poses. To deal with this problem, we have examined a divide and conquer strategy that divides training samples into subcategories each of which becomes a target of training. The proposed technique improves detection performance by subjecting training samples to clustering focusing on the similarities of weak classifier responses and using advanced joint boosting to perform multi-class boosting on the generated subcategories. Evaluation experiments have shown that this technique can improve detection performance over 2-class boosting by 7% at a false positive rate of 0.7% when using the INRIA Person Dataset and by 13% at a false positive rate of 0.8% when using the UIUC Image Database for Car Detection. |
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| キーワード | （和） | 物体検出 / ブースティング / ジョイントブースティング / 分割統治法 / / / / |
| （英） | Object detection / Boosting / Joint Boosting / Divide and conquer strategy / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 109, no. 182, PRMU2009-66, pp. 81-86, 2009年8月. | |
| 資料番号 | PRMU2009-66 | |
| 発行日 | 2009-08-24 (PRMU) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2009-66 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2009-08-31 - 2009-09-01 |
| 開催地（和） | 東北大 |
| 開催地（英） | Tohoku Univ. |
| テーマ（和） | CV・パターン認識のための学習・最適化 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2009-08-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Boostingに基づく分割統治的戦略による高精度な識別器構築手法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Method for Constructing a High-Accuracy Classifier Using Divide and Conquer Strategy Based on Boosting |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 物体検出 / Object detection |
| キーワード(2)（和/英） | ブースティング / Boosting |
| キーワード(3)（和/英） | ジョイントブースティング / Joint Boosting |
| キーワード(4)（和/英） | 分割統治法 / Divide and conquer strategy |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 土屋 成光 / Masamitsu Tsuchiya / ツチヤ マサミツ |
| 第1著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤吉 弘亘 / Hironobu Fujiyoshi / フジヨシ ヒロノブ |
| 第2著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2009-08-31 17:25:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2009-66 |
| 巻番号（vol） | vol.109 |
| 号番号（no） | no.182 |
| ページ範囲 | pp.81-86 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2009-08-24 (PRMU) |
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