CVIM-Tutorial


特定物体認識に有効な局所特徴量

CVIMチュートリアルシリーズ

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2008.11.28 山下隆義, 藤吉弘亘. "特定物体認識に有効な特徴量", 情報処理学会 研究報告 CVIM 165, 2008. PDF PPT
アブストラクト
物体認識において,特徴量は画像の中から顔や人などの特定の物体を認識するために重要な要素の1つである. 特徴量は学習手法と密接な関係があり,新たな学習手法の提案に伴い,学習手法を有効に活用する新たな 特徴量が提案されている.このような学習手法の進化に合わせた特徴量の進化により,物体認識の性能が 向上しており,顔検出などの特定物体認識が実用化されている.本稿では,学習手法の進化の側面から 特徴量を3つの世代に分類し,各世代の特徴量について、捉え方や算出手法などの特長を述べる. また,複数の検出対象を例に,特徴量による性能を比較し,どのような特徴量が適しているかを比較実験した結果を紹介する.
Abstract
Feature extraction is one of the most important components for detecting objects such as face and human. It has a strong relationship with learning algorithms such as Boosting, NN and SVM. State-of-art learning methods have been proposed, and new feature extraction methods have also been proposed to improve the performance of object detection. In this paper, we describe the characteristics of these feature extraction methods, which are classified into three generations by the aspect of learning method's evolution. We present the results of a performance comparison using the feature extraction methods.

SSIIチュートリアルシリーズ 

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2009.6.10 山下隆義. "物体認識における特徴量の発展 〜今からでも遅くない!物体認識〜 ", 第15回画像センシングシンポジウムSSII, 2009. PPT

アブストラクト
物体認識は,顔検出や人検出を中心に,高精度かつ高速な方法が提案されており,実用化も進んでいます. 物体認識において,特徴量は画像の中から顔や人などの特定の物体を認識するために重要な要素の1つです. 本講演では,顔検出や人検出などの特定の物体を認識するために用いられる特徴量について, 一般的な特徴量から最新の特徴量まで,その特長や具体的な算出方法を解説します. また,顔や人,車を題材に,特徴量の種類に性能比較を実例としてご紹介します.

セミナー  '10.3.31 UPDATE!!

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2010.3.31 山下隆義. "物体追跡セミナー資料 " PPT
2010.3.31 山下隆義. "物体認識セミナー資料 " PPT


Fujiyoshi laboratory, Dept. of Computer Science, Chubu University.