抄録
動画像からの人を検出は,ビデオ監視において重要な技術である.既に,固定カメラによる背景差分に基づく人等を対象とした動体検出法が数多く提案されているが,このような動体検出をベースとしたアプローチでは,対象とする動体の検出に失敗すると次段の処理である物体識別が不可能となる問題がある.この問題を解決するアプローチとして,近年のコンピュータの高速化に伴い,画像全体を検出ウィンドウによってラスタスキャンし,low-levelな特徴量と統計的学習手法の組み合わせによる物体検出法が提案されている.本稿では,従来のアプローチとしてVSAMプロジェクトで開発された動画像理解アルゴリズムと,その実用化例について紹介する.また,人画像解析ための人を検出する新しいアプローチとして,検出ウィンドウのラスタスキャンベースによる人検出法について紹介する.
