@article{oai:kyutech.repo.nii.ac.jp:00004942,
 author = {中島, 佑樹 and Nakashima, Yuuki and Tan, Joo kooi and タン, ジュークイ and Kim, Hyungseop and 金, 亨燮 and Morie, Takashi and 森江, 隆 and Ishikawa, Seiji and 石川, 聖二},
 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 = {Apr},
 note = {近年注目されている技術分野としてITS(Intelligent Transport System)がある.特に画像から自動で人物や人を検出する技術は多くの研究者によって研究,開発されている.Dalalらによって提案されたHOG特徴量は多くの研究者が改良手法を提案しており,人検出手法において注目されている特徴量である.しかし,いずれの提案法も検出率と処理速度は十分とはいえない.本論文では,人(直立,歩行,走行中の人物)を対象に,HOG特徴量におけるビン数を領域ごとに可変にした,M-HOG(Multiple-HOG)特徴量と,色相の特徴を共起情報として用いる,RealAdaBoostアルゴリズムに基づく人検出法を提案し,高い検出率を保ったまま処理速度の高速化を実現する.また,共起情報を表現するために,2次元確率密度関数を導入する.提案法を従来法と比較する実験を行って処理性能の向上を確認した., Recently, car vision technologies have been paid much attention in the field of ITS(Intelligent Transport System). In particular, techniques for automatic detection of humans (or pedestrians) from images have been studied enthusiastically. The HOG feature proposed by Dalal and Triggs is a well known feature for representing and recognizing a human image. This is the reason why the feature is improved by many researchers. However, none of the previous improved techniques are satisfactory in the detection rate and the processing time. In this paper, we propose a method of detecting a human based on the M-HOG (Multiple-HOG) feature and RealAdaBoost using 2D probability density function. The proposed method can optimize the number of histogram's bin and express feature co-occurrence. We also propose a method using Hue (HSV Transform) and M-HOG feature. Experimental results show effectiveness of the proposed method compared to previous ones.},
 pages = {67--74},
 title = {M-HOG特徴量と色相の共起情報を用いた人検出法},
 volume = {16},
 year = {2014},
 yomi = {イシカワ, セイジ}
}