立体高次局所自己相関特徴を用いた複数移動物体の同時認識  [in Japanese] Simultaneous Recognition of Multiple Moving Objects Using Cubic Higher-Order Local Autocorrelation  [in Japanese]

Search this Article

Author(s)

Abstract

移動物体の認識は,監視カメラシステム,ITS(高度道路交通システム),ロボットの視覚などにおいて重要な課題である.特に,スケールやスピードの様々な複数の移動物体が想定される場合,それらを高速かつロバストに認識することは非常に困難である.本研究では,立体高次局所自己相関特徴の加法性より,全休の特徴値が個々の移動物体の特徴値の線形結合で表現できることを利用し,複数の移動物体を切り出すことなく同時に認識する手法を提案する.実験では,歩行者の同時認識・計数を行うことで有効性を検証し,様々なスケールやスピードの人が混在するより実際的な場合においても対応できることを示す.

Moving objects recognition is an important problem in video surveillance applications, ITS(Intelligent Transport Systems), robot vision and so on. In this paper, we propose a method to recognize multiple moving objects simultaneously by using the Cubic Higher-Order Local Autocorrelation (CHLAC) and taking advantage of the idea that feature values can be expressed by linear coupling of each moving object's feature values because of the additivity of the CHLAC. In experiments, we apply this method to recognition of multiple pedestrian and counting the number of them to verify the effectiveness, and also we show that our method have a robustness to changes for object scale and speed.

Journal

  • IEICE technical report

    IEICE technical report 106(301), 1-6, 2006-10-13

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  9

Cited by:  3

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110004852059
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10541106
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    Journal Article
  • ISSN
    09135685
  • NDL Article ID
    8538151
  • NDL Source Classification
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL Call No.
    Z16-940
  • Data Source
    CJP  CJPref  NDL  NII-ELS 
Page Top