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物体識別のための低計算コスト画像特徴Sparse FINDの提案

机译：低计算量图像特征稀疏FIND用于物体识别的建议

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摘要

歩行者事故低減を目的とした運転支援システムに必要となる車載力メラの画像処理による歩行者検出技術の開発が行われている.これまでに歩行者検出に利用可能な多くの画像特徵量が提案され, HOG(Histograms of Oriented Gradients)特徴はその識別性能の高さから歩行者だけでなく様々な物体の 識別に利用されている.%In this paper, a novel image feature named Sparse FIND which is suitable for onboard pedestrian sensor due to having low computational cost is introduced. Histograms of Oriented Gradients(HOG)have been shown excellent capability of image classification. Feature correlation descriptor(FIND)which has achieved higher capability of image classification in comparison with HOG has been developed. However, FIND requires much more computational cost than HOG due to computing the correlation between histogram elements. In Sparse FIND, the computational cost is reduced by limiting the computation of the correlations between histogram elements which contribute classification majorly. Through experiments, Sparse FIND performs nearly the same capability of image classification as FIND does despite the computational cost is approximately one tenth in comparison with it of FIND, is confirmed.
机译：行人检测技术正在通过车载摄像机的图像处理来开发，这对于减少行人事故的驾驶辅助系统是必不可少的。提出的HOG（定向梯度直方图）特征由于具有很高的识别性能，不仅可以识别行人，而且还可以识别各种物体。％本文提出了一种适用于新型图像特征稀疏FIND介绍了一种用于车载行人传感器的计算方法，该方法具有较低的计算成本。定向梯度直方图（HOG）已被证明具有出色的图像分类能力;与之相关的特征相关描述符（FIND）与HOG相比已获得了更高的图像分类能力然而，由于计算直方图元素之间的相关性，FIND比HOG需要更多的计算成本。在稀疏FIND中，通过限制主要对分类有贡献的直方图元素之间的相关性的计算，降低了计算成本。尽管计算成本接近，但图像分类的功能几乎与FIND相同与FIND相比，只有十分之一被确认。

著录项

  • 来源
    《精密工学会誌》 |2013年第11期|1063-1068|共6页
  • 作者

    加藤武男; 城殿清澄; 小島祥子; 内藤賁志;

  • 作者单位

    ㈱豊田中央研究所(愛知県長久手巿横道　41-1);

    ㈱豊田中央研究所(愛知県長久手巿横道　41-1);

    ㈱豊田中央研究所(愛知県長久手巿横道　41-1);

    ㈱豊田中央研究所(愛知県長久手巿横道　41-1);

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