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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2015-09-18 09:50 FPGAを用いた人検出のための機械学習識別器の比較 ○大石将仁・林田与志樹・藤田 亮・柴田裕一郎・小栗 清（長崎大）  RECONF2015-34 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では,画像ベース人検出のための機械学習識別器であるReal AdaBoostと線形SVMのFPGA実装を比較する.識別性能はReal AdaBoostの方がやや優れており,少ない学習データでも良い性能を示した.ただし,線形SVMも学習データを増やすことでReal AdaBoostと同等の高い性能を示した.FPGA化については，線形SVMは重みベクトル数が学習データに依存しないため,学習データを増やしてもFPGAの資源使用量が増加することはない.一方で,Real AdaBoostは学習データに比例して弱識別器数が増加するため資源使用量が増加する.本稿で示すシンプルな実装の場合，線形SVMは重みベクトルの数とビット数が多い事から,Real AdaBoostの方がコンパクトに実現できた. |
| （英） | In this paper, we compare Real AdaBoost and a linear SVM from a view point of FPGA implementation of an image-based human detection system. Focusing on the detection rate, the Real AdaBoost was slightly better than the linear SVM. However, linear SVM showed comparable performance with the Real AdaBoost by increasing training data. In terms of FPGA implementation, the number of SVM vectors does not depend on learning data size, while the number of classifiers of Real AdaBoost increases with data size. Due to the linear SVM requires a lot of long weight vectors, smaller implementation was possible by the Real AdaBoost with a straightforward approach shown in this paper. | |
| キーワード | （和） | FPGA / HOG特徴 / 人検出 / AdaBoost / SVM / / / |
| （英） | FPGA / HOG feature / human detection / AdaBoost / SVM / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 228, RECONF2015-34, pp. 13-18, 2015年9月. | |
| 資料番号 | RECONF2015-34 | |
| 発行日 | 2015-09-11 (RECONF) | |
| 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) | |
| 査読に ついて |
本技術報告は査読を経ていない技術報告であり，推敲を加えられていずれかの場に発表されることがあります． | |
| PDFダウンロード | RECONF2015-34 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RECONF |
| 開催期間 | 2015-09-18 - 2015-09-19 |
| 開催地（和） | 愛媛大学 |
| 開催地（英） | Ehime University |
| テーマ（和） | リコンフィギャラブルシステム、一般 |
| テーマ（英） | Reconfigurable Systems, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RECONF |
| 会議コード | 2015-09-RECONF |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | FPGAを用いた人検出のための機械学習識別器の比較 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Comparison of machine learning classifiers for HOG-based human detection on an FPGA |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | FPGA / FPGA |
| キーワード(2)（和/英） | HOG特徴 / HOG feature |
| キーワード(3)（和/英） | 人検出 / human detection |
| キーワード(4)（和/英） | AdaBoost / AdaBoost |
| キーワード(5)（和/英） | SVM / SVM |
| 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） | 大石 将仁 / Masahito Oishi / オオイシ マサヒト |
| 第1著者 所属（和/英） | 長崎大学 (略称： 長崎大) Nagasaki University (略称： Nagasaki Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 林田 与志樹 / Yoshiki Hayashida / ハヤシダ ヨシキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 長崎大学 (略称： 長崎大) Nagasaki University (略称： Nagasaki Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤田 亮 / Ryo Fujita / フジタ リョウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 長崎大学 (略称： 長崎大) Nagasaki University (略称： Nagasaki Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 柴田 裕一郎 / Yuichiro Shibata / シバタ ユウイチロウ |
| 第4著者 所属（和/英） | 長崎大学 (略称： 長崎大) Nagasaki University (略称： Nagasaki Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小栗 清 / Kiyoshi Oguri / オグリ キヨシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 長崎大学 (略称： 長崎大) Nagasaki University (略称： Nagasaki Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2015-09-18 09:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RECONF |
| 資料番号 | RECONF2015-34 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.228 |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2015-09-11 (RECONF) |
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