@article{oai:kyutech.repo.nii.ac.jp:00003585,
 author = {Tan, Joo kooi and タン, ジュークイ and 三好, 誠 and Miyoshi, Makoto and Ishikawa, Seiji and 石川, 聖二 and Morie, Takashi and 森江, 隆},
 issue = {1},
 journal = {バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌, Journal of Biomedical Fuzzy Systems Association},
 month = {May},
 note = {コンピュータビジョンの技法を応用した自動車の安全運転支援システムの研究開発が近年盛んである.自動車事故を回避するために,車載カメラから得られる高速道や一般道の映像を解析して有用な情報を取得する技術が種々開発されている.しかし交通事故は,高速道や一般道走行時よりも交差点付近で発生することが多い.そこで本論文では,交差点付近の横断歩道上の歩行者等を車載カメラ映像から自動検出する手法を提案する.本法は移動するカメラから得られるビデオ映像から逐次背景を推定し,その背景から前景を分離するという方法により歩行者等を検出する.市街地の横断歩道映像に提案法を適用し歩行者の検出を行った.背景を歩行者の一部と誤認識した割合が1%のとき,歩行者の形状を正しく抽出した割合は平均82%であった., Automobile technologies have been challenging to realization of safe driving by the employment of a computer vision system. Various techniques have been developed for preventing car accidents based on so-called car vision technologies by analyzing road images captured by the cameras mounted on a car. Traffic accidents often occur at junctions compared to motor ways or ordinary roads. We therefore propose in this paper a technique for detecting pedestrians on a zebra crossing near a junction from the video images provided by a camera on a car. The detection is performed by recovering backgrounds from the video images and separating foregrounds from the backgrounds. Performance of the proposed technique was examined by the experiment employing car video images at some urban junctions. The technique detected 82% in average of a pedestrian's shape correctly when 1% of the background was incorrectly extracted as part of the pedestrian.},
 pages = {99--103},
 title = {車載カメラ映像からの横断歩道上の歩行者の検出法},
 volume = {12},
 year = {2010},
 yomi = {イシカワ, セイジ and モリエ, タカシ}
}