歩行者認識に最適な回転不変特徴量に関する検討

抄録

自動車の安全運転支援技術において，歩行者認識に関する研究が盛んに行われている．歩行者は回転など様々な姿勢情報を有するため，特徴量が大きく変動してしまう問題点があり，そのような特徴量の識別器への学習は，処理を煩雑化させる要因となり得る．そこで，極座標におけるフーリエ解析を用いた回転不変HOG特徴量を用いることで回転運動に対してロバストな画像特徴量を得ることができる．しかし，歩行者に対して特徴量が冗長であるため，認識コストの増加，及び認識率の低下へとつながる．よって，本論文では，歩行者認識に最適な回転不変特徴量に関して検討する．