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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-03 09:36 ［ショートペーパー］外部データを活用した歩行者属性の詳細認識 ○村井琉風（立命館大）・王 彧（一橋大）・劉 家慶・加藤ジェーン（立命館大）  PRMU2023-56 |
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| 抄録 | （和） | 交通事故による死者数のうち，最大の割合を占めるのは，歩行者である．将来にわたって歩行者の死亡事故を削減していくためには，運転者に対する歩行者に特化した危険回避支援が必要となる．特に，歩行者属性の詳細認識は，この危険回避支援を実現させるための重要な要素技術となる．本研究は，車載カメラで撮影された自動運転用の画像データセットであるnuTonomy nuimages（nuImages）から，歩行者の危険度予測に役立つ年齢層（子供，成人，高齢者）のラベル付けを行った．しかし，よく見かける年齢層とあまり見かけない年齢層が存在することから，データの分布が不均衡に陥った．そこで，本研究では，外部データ（nuImages以外のデータ）を活用した認識手法を提案し，認識精度向上への貢献を確認した． |
| （英） | In traffic accidents, pedestrians constitute the largest proportion of fatalities. To reduce pedestrian fatalities in the future, providing drivers with pedestrian-specific hazard avoidance is crucial. In particular, the fine-grained prediction of pedestrian attributes is a crucial technological element in realizing this hazard avoidance support. This study categorized age groups (child, adult, elderly) in the nuTonomy nuimages (nuImages) dataset, a dataset of images taken by in-vehicle cameras for autonomous driving, which is useful for predicting the risk level of pedestrians. However, the prevalence of certain age groups over others led to an imbalanced data distribution. Therefore, this study proposes a recognition method utilizing external data (data other than nuImages) and demonstrates its contribution to enhancing recognition accuracy. | |
| キーワード | （和） | 歩行者属性 / 詳細認識 / CNN / / / / / |
| （英） | Pedestrian attribute / Fine-grained prediction / CNN / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 409, PRMU2023-56, pp. 31-34, 2024年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2023-56 | |
| 発行日 | 2024-02-25 (PRMU) | |
| ISSN | 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 | PRMU2023-56 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IBISML IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2024-03-03 - 2024-03-04 |
| 開催地（和） | 広島大学 東広島キャンパス |
| 開催地（英） | Hiroshima Univ. Higashi-Hiroshima campus |
| テーマ（和） | 雑多なデータセットの有効活用 (PRMU/IPSJ-CVIM)、機械学習の理論と応用の広がり (IBISML) |
| 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 | 2024-03-PRMU-IBISML-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 外部データを活用した歩行者属性の詳細認識 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Fine-Grained Pedestrian Attribute Recognition with External Data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 歩行者属性 / Pedestrian attribute |
| キーワード(2)（和/英） | 詳細認識 / Fine-grained prediction |
| キーワード(3)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 村井 琉風 / Ruka Murai / ムライ ルカ |
| 第1著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 王 彧 / Yu Wang / ワン ユ |
| 第2著者 所属（和/英） | 一橋大学 (略称： 一橋大) Hitotsubashi University (略称： Hitotsubashi Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 劉 家慶 / Jiaqing Liu / リュウ カケイ |
| 第3著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 加藤 ジェーン / Jien Kato / カトウ ジェーン |
| 第4著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-03 09:36:00 |
| 発表時間 | 10分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2023-56 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.409 |
| ページ範囲 | pp.31-34 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2024-02-25 (PRMU) |
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