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第6回CV勉強会資料

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  1. 1. 第6回CV勉強会 物体認識のための画像局所特徴量 3.6, 3.7, 3.8, 4章 presented by takmin
  2. 2. 3.6. 第二世代特徴量の比較実験 • 以下の4種類の特徴量の比較実験 – Haar-Like特徴量 – EOH特徴量 – Edgelet特徴量 – HOG特徴量
  3. 3. 3.6.1 実験概要 • 顔データセット – 学習: Webから収集した5000枚 – 評価:MIT+CMU Frontal Face Image
  4. 4. 3.6.1 実験概要 • 車データセット – 学習: UIUC Cars – 評価: UIUC Cars
  5. 5. 3.6.1 実験概要 • 人データセット – 学習: INRIA Person Dataset – 評価: USC Pedestrian Detection Test Set
  6. 6. カスケード型物体検出器 全ての探索窓 1 2 3 更なる処理 拒否された探索窓 TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE • 各ステージはAdaBoostを用いた強識別器。 • 弱識別器として、それぞれの特徴量を用いる
  7. 7. 3.6.2 評価方法 検出対象数 検出した正解数 検出率 評価用画像数 誤検出した数 平均誤検出率 (66) (67) • 検出率と平均誤検出率はトレードオフ(ROCカーブ) • グラフの左上ほど検出器の性能は高い
  8. 8. 実験結果(顔) Haar-like特徴が優秀! 顔の器官は誰でも同じような位置にあるため。
  9. 9. 実験結果(車) どの特徴量も優秀! 形状変化が少なく、テクスチャの多様さも少ない。
  10. 10. 実験結果(人) HOG特徴量が優秀! 姿勢による形状変化が大きく、テクスチャも多様 なためエッジに着目したものが強い
  11. 11. 選択された特徴量 ブースティングは多数の特徴量候補の中から識別に有 効な特徴を自動的に選択できる。 顔データに対して選択されたHaar-like特徴量の一部
  12. 12. 3.7 第三世代の特徴量の比較実験 • 以下の4種類の特徴量の比較実験 – HOG特徴量(第二世代) – Shapelet特徴量 – Joint HOG特徴量 – 共起確率特徴量 • 実験画像 – 人画像データセット • 人領域は学習画像/試験画像共に切り取り済み • 検出ではなく、「人かどうか」というカテゴリ判別
  13. 13. 3.6.2 評価方法 人画像数 画像数人として判定された人 検出率 背景画像数 画像数人として判定された人 誤検出率 (68) (67) • 検出率と誤検出率はトレードオフ(ROCカーブ) • グラフの左上ほど検出器の性能は高い
  14. 14. 3.7.3 実験結果(ROCカーブ)
  15. 15. 3.7.4 選択された特徴量
  16. 16. 3.8 物体検出に有効な特徴量まとめ 第二世代
  17. 17. 3.8 物体検出に有効な特徴量まとめ 第三世代
  18. 18. 4. まとめ • SIFT – 画像の拡大・縮小、回転、スケール変化、照明変 化に頑健な特徴量 – SIFTの拡張 • PCA-SIFT, GLOH, SURF • 物体検出 – 第一世代:画像全体の特徴、第二世代:局所的 な特徴、第三世代:局所特徴の共起関係 – 検出対象によって得意な特徴量は違う
  19. 19. 最後に • 図は,藤吉研の各種資料を使用させていた だきました。 – http://www.vision.cs.chubu.ac.jp/04/index.html
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