(57)【要約】【課題】ＤＰＭをベースとした物体識別モデルの、元データセットと目標データセットの特性の違いによる識別性能劣化に対するアプローチにおいて、ＤＰＭの特徴の一つである変形部位を考慮し、識別性能を向上させる。【解決手段】元辞書から段階的に目標辞書に近づく中間辞書を用いてアピアランス特徴量を抽出する。アピアランス特徴量を目標データセットに適したものに変化させていくと共に、アピアランス特徴量と変形特徴量を連結したベクターに対する係数を学習していく。そのため、変形部位を目標データセットに適した状態とする識別器を生成することが可能となる。【選択図】図１０
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを、
ある識別対象が写った第１の画像に基づいて元辞書を生成する元辞書生成部と、
前記識別対象が写った、前記第１の画像とは画像特性が異なる画像である第２の画像に基づいて目標辞書を生成する目標辞書生成部と、
前記元辞書と前記目標辞書とに基づいて複数の中間辞書を生成する中間辞書生成部と、
前記第１の画像の特徴量と該第１の画像に付加されたラベルとを識別器に入力し、前記元辞書を用いて前記識別器に学習をさせる識別器学習部として機能させ、
前記識別器学習部が、前記第１の画像と前記第２の画像が混合した画像群と、各々に付されたラベルとを、前記識別器に入力し、前記中間辞書の各々を用いて前記識別器に学習をさせるように機能させ、
前記第１の画像及び前記第２の画像には、前記識別対象の一部であって見かけが前記第１の画像と前記第２の画像とで異なる変形部位が写っている
ことを特徴とする、物体識別プログラム。
【請求項２】
ある識別対象が写った第１の画像に基づいて元辞書を生成する元辞書生成部と、
前記識別対象が写った、前記第１の画像とは画像特性が異なる画像である第２の画像に基づいて目標辞書を生成する目標辞書生成部と、
前記元辞書と前記目標辞書とに基づいて複数の中間辞書を生成する中間辞書生成部と、
前記第１の画像の特徴量と該第１の画像に付加されたラベルとを識別器に入力し、前記元辞書を用いて前記識別器に学習をさせる識別器学習部と、を有し、
前記識別器学習部は、前記第１の画像と前記第２の画像が混合した画像群と、各々に付されたラベルとを、前記識別器に入力し、前記中間辞書の各々を用いて前記識別器に学習をさせ、
前記第１の画像及び前記第２の画像には、前記識別対象の一部であって見かけが前記第１の画像と前記第２の画像とで異なる変形部位が写っている
ことを特徴とする、物体識別装置。
【請求項３】
前記元辞書生成部は、前記変形部位が写った第３の画像に基づいて変形部位用の元辞書を生成し、
前記目標辞書生成部は、前記変形部位が写った第４の画像に基づいて変形部位用の目標辞書を生成し、
前記中間辞書生成部は、前記変形部位用の元辞書と目標辞書とに基づいて複数の変形部位用の中間辞書を生成する
ことを特徴とする請求項２に記載の物体識別装置。
【請求項４】
辞書群の生成を、画像のアスペクト比ごとにわけて行うことを特徴とする、請求項２又は３に記載の物体識別装置。
【請求項５】
ある識別対象が写った第１の画像に基づいて元辞書を生成する元辞書生成ステップと、
前記識別対象が写った、前記第１の画像とは画像特性が異なる画像である第２の画像に基づいて目標辞書を生成する目標辞書生成ステップと、
前記元辞書と前記目標辞書とに基づいて複数の中間辞書を生成する中間辞書生成ステップと、
前記第１の画像の特徴量と該第１の画像に付加されたラベルとを識別器に入力し、前記元辞書を用いて前記識別器に学習をさせる第１の識別器学習ステップと、
前記第１の画像と前記第２の画像が混合した画像群と、各々に付されたラベルとを、前記識別器に入力し、前記中間辞書の各々を用いて前記識別器に学習をさせる第２の識別器学習ステップと、を有し、
前記第１の画像及び前記第２の画像には、前記識別対象の一部であって見かけが前記第１の画像と前記第２の画像とで異なる変形部位が写っている
ことを特徴とする、物体識別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体識別装置、方法及びプログラムに関し、特に、物体の識別精度を向上させるための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
物体識別モデルのデファクトスタンダードとして、Deformable Part Model（以後ＤＰＭ）が知られている（例えば、図１１参照）。
【０００３】
また、ＤＰＭでも使用されているアピアランス特徴量：Histogram of Oriented Gradient（以後、ＨＯＧと呼ぶ）は、現在、アピアランス特徴量のデファクトスタンダードとなっている。しかし近年では、Histogram of Sparse Code（以後、ＨＳＣと呼ぶ）に代表される、辞書学習によって得られた辞書（＝基底）をベースとして、アピアランス特徴量を抽出する手法が台頭してきている（例えば、図１２参照）。
【０００４】
また、学習サンプルデータセット（以後、元データセット）の辞書（以後、元辞書と呼ぶ）、及び評価サンプルデータセット（以後、目標データセット）の辞書（以後、目標辞書）を得た後に、元辞書と目標辞書の中間表現（以後、中間辞書）を抽出し、元辞書・目標辞書・中間辞書の全てを用いて表現した特徴量を学習することで、元データセットと目標データセットの画像特性の違い（物体の向き、撮影視点、解像度、等）による識別性能劣化を抑止する技術が既に知られている。
【０００５】
図１３に、元辞書・目標辞書・中間辞書の一例を示す。図中左端が元辞書で、右端が目標辞書であるとすると、その間に並ぶ画像が中間辞書である。また、図１３では、「人物」が識別対象であり、「物体の向き」が元辞書と目標辞書の画像特性の違いである。
【０００６】
しかしながら、今までのＤＰＭをベースとした物体識別モデルは、元データセットと目標データセットの画像特性の違い（物体の向き、撮影視点、解像度、等）による識別性能劣化に対するアプローチにおいて、ＤＰＭの特徴のひとつであるDeformable Part（以後、変形部位と呼ぶ）を考慮しておらず、識別性能向上率は限定的であるという問題があった。
【０００７】
例として、識別対象を人物、元データセットと目標データセットの画像特性の違いを人物の向き、変形部位を左腕、として考える（図１４参照）。この例では、元データセットのサンプルと目標データセットのサンプルで、画像中心からの左腕の位置が変わっているのがわかる。元データセットのサンプルの左腕の位置を「左腕の位置として尤もらしい」ものとしてＤＰＭを最適化した場合、目標データセットのサンプルでは左腕の位置の尤もらしさが低く、結果として人物として識別できない場合がある。
【０００８】
ＤＰＭは目標データセットのサンプルを入力として、サンプルの識別対象らしさ（この例では人物らしさ）をスコアとして出力する。例えば、人物らしいと識別したサンプルに対しては出力スコア値が大きくなり、人物らしくないと識別したサンプルは出力スコア値が小さくなる。最終的な識別結果は、ＤＰＭの出力スコアが任意の閾値以上であれば「検出」、閾値未満であれば「未検出」として判定する。したがって、人物画像のサンプルが入力された際に高いスコアを出力する事が求められる。また、人物画像のサンプルが入力された際に高い出力スコアが出ない場合は、前述の閾値を下げる事により「検出」という結果を得ることができるが、人物以外の画像のサンプルが入力された際にも「検出」という結果（つまり誤識別結果）を得る確率も増えるため、識別性能を向上させるためには人物画像のサンプルが入力された時のみ高いスコアを出力する事が求められる。
【０００９】
ＤＰＭは前述した部位の位置変化（＝変形）をペナルティー付きで許容することで識別性能向上を図る物体識別モデルである。ペナルティーとはつまり出力スコア値の減点を意味し、すなわち出力スコア値が小さくなることを意味する。しかし、目標データセットの部位の位置を考慮せず、元データセットの部位の位置によりＤＰＭを最適化した場合、元データセットと目標データセット間で部位の位置が極端に違う場合はペナルティーが大きくなり、「人物画像のサンプルが入力された時に高いスコアを出力する」という識別性能向上の要件を満たせなくなる場合がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
特許文献１には、物体識別精度を高める目的で、部位毎の画像特徴を評価する物体識別モデルが開示されている。本発明とは確かに部位毎に画像特徴を評価する点では似ている点がある。しかし、上述した変形部位を考慮できていないという問題は解消できていない。
【００１１】
非特許文献２には、元データセットと目標データセットの特性の違いによる識別性能劣化を抑止する目的で、元辞書、及び目標辞書を得た後に、元辞書と目標辞書の中間辞書を抽出する手法が開示されている。本発明とは確かに元辞書、目標辞書、中間辞書を生成する点では似ている点がある。しかし、ＤＰＭをベースとした物体識別モデルを考えた場合、変形部位を考慮できていない。
【００１２】
そこで、ＤＰＭをベースとした物体識別モデルの、元データセットと目標データセットの特性の違いによる識別性能劣化に対するアプローチにおいて、ＤＰＭの特徴の一つである変形部位を考慮し、識別性能を向上させることを課題とする。
【００１３】
すなわち、本発明は、識別対象に変形部位がある場合でも物体を識別できるように識別性能を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記目的を達成する本発明は、第１の態様として、コンピュータを、ある識別対象が写った第１の画像に基づいて元辞書を生成する元辞書生成部と、前記識別対象が写った、前記第１の画像とは画像特性が異なる画像である第２の画像に基づいて目標辞書を生成する目標辞書生成部と、前記元辞書と前記目標辞書とに基づいて複数の中間辞書を生成する中間辞書生成部と、前記第１の画像の特徴量と該第１の画像に付加されたラベルとを識別器に入力し、前記元辞書を用いて前記識別器に学習をさせる識別器学習部として機能させ、前記識別器学習部が、前記第１の画像と前記第２の画像が混合した画像群と、各々に付されたラベルとを、前記識別器に入力し、前記中間辞書の各々を用いて前記識別器に学習をさせるように機能させ、前記第１の画像及び前記第２の画像には、前記識別対象の一部であって見かけが前記第１の画像と前記第２の画像とで異なる変形部位が写っていることを特徴とする、物体識別プログラムを提供する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、識別対象に変形部位がある場合でも物体を識別できるように識別性能を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】実施形態の学習フローを示すフローチャート図である。
【図２】図１のＬ１の処理の概念図である。
【図３】図１のＬ２の処理の概念図である。
【図４】図１のＬ３の処理の概念図である。
【図５】図１のＬ４の処理の概念図（その１）である。
【図６】図１のＬ４の処理の概念図（その２）である。
【図７】実施形態の学習過程の概念図である。
【図８】実施形態の識別フローを示すフローチャート図である。
【図９】実施例のハードウェア構成例を示す図である。
【図１０】実施例の機能構成を示すブロック図である。
【図１１】変形部位モデル（ＤＰＭ）を説明する際に用いられる図である。
【図１２】アピアランス特徴量（ＨＳＣ）を説明する際に用いられる図である。
【図１３】元辞書・目標辞書・中間辞書の概念を説明するための図である。
【図１４】変形部位があるために物体識別に失敗する場合があることを説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下に開示される発明は、ＤＰＭをベースとした物体識別モデルにおいて、元データセットと目標データセットの特性の違いによる識別性能劣化を抑止するアプローチとして変形部位を考慮するので、元データセットと目標データセットの特性の違いによる識別性能劣化を抑止することができる。
【００１８】
以下では、上記のような物体識別モデルを具体的に実現した物体識別プログラムのアルゴリズムについて説明し（図１ないし図８）、次に、物体識別プログラムを汎用のコンピュータで実行して同コンピュータを物体識別装置として機能させた場合の実施例を説明する（図９，図１０）。
【００１９】
本実施形態の物体識別モデルは、あらかじめそれが何であるか分かっている物体を学習した後、何であるか不明である物体を識別する。学習過程について図１ないし図７を参照しながら説明し、識別過程について図８を参照して説明する。
【００２０】
＜学習フロー＞
元データセットの全て、及び目標データセットの一部にラベル付け（人＝１、それ以外＝０）がなされている場合を考え、図１及び図２ないし図７で示したＬ１〜Ｌ４処理について以下に説明する。
【００２１】
・Ｌ１：元辞書・目標辞書の生成（図２）
このステップでは、元データセットから元辞書を、目標データセットから目標辞書を算出する。元データセット、元辞書、目標データセット、目標辞書は、下記のように表す（ただし、ｎs：元データセットのサンプル数、ｎt：目標データセットのサンプル数、ｍ：各サンプルの次元数）。
【００２２】
【数１】
2015230559.tif 000003
【００２３】
元辞書・目標辞書の算出アルゴリズムについて各種手法があるが、例えば非特許文献１記載の方法が挙げられる。この方法に基づくと、下記式のように、元辞書・目標辞書が算出できる。なお、下記式のГは、各辞書にて得られるスパースコードである。
【００２４】
【数２】
2015230559.tif 000004
【００２５】
各サンプルの次元数ｍは、画像サイズによって決まる。元辞書、及び目標辞書の学習に際して、全サンプルについて次元数を統一する必要があるが、各サンプルの画像サイズが異なる場合がある。この場合、例えば下記方法により全サンプルに対して再サンプル処理を行い、次元数を決定する。
サンプルを予め決めた固定サイズに変倍する。
サンプルの一部を予め決めた固定サイズの枠で切り取る（枠の位置の決定については非特許文献４を参照）。
【００２６】
・Ｌ２：中間辞書の生成（図３）
このステップでは、中間辞書：Ｄ（ｋ）（ただし、ｋ＝１〜Ｋ−１）を生成する。中間辞書間の変位：ΔＤ（ｋ）の算出アルゴリズムは、非特許文献２に記載の方法で実施する。
【００２７】
【数３】
2015230559.tif 000005
【００２８】
・Ｌ３：元辞書を用いて初期モデルを学習（図４）
このステップでは、元辞書を用いて元データセットの各サンプルに対するアピアランス特徴量及びラベルを入力とし、下記目的関数を係数：β（０）について学習し、学習結果として係数：β（０）を得る。アピアランス特徴量及びラベルは、下記のように表すことができる。
【００２９】
【数４】
2015230559.tif 000006
【００３０】
元辞書を用いたアピアランス特徴量算出アルゴリズムは各種方法があるが例えば非特許文献３の方法が挙げられる。係数：β（０）の学習方法についても非特許文献４に記載がある。
【００３１】
・Ｌ４：中間辞書及び目標辞書を用いてモデルを逐次学習（図５、図６）
まず、元データセット、目標データセットを混合した各サンプルに対してＤ（ｋ）を用いてアピアランス特徴量及びラベルを算出する。（図５）
【００３２】
【数５】
2015230559.tif 000007
【００３３】
算出したアピアランス特徴量及びラベルを入力とし、下記目的関数を係数：β（ｋ）について学習し、学習結果として係数：β（ｋ）を得る。β（ｋ）の初期値をβ（ｋ−１）とする。本処理をｋ＝１〜Ｋまで繰り返す。（図６）
【００３４】
【数６】
2015230559.tif 000008
【００３５】
Ｌ４の処理において、元辞書から段階的に目標辞書に近づく中間辞書を用いてアピアランス特徴量を抽出することにより、アピアランス特徴量を目標データセットに適したものに変化させていくと共に、アピアランス特徴量と変形特徴量を連結したベクターに対する係数を学習していくことで、変形部位を目標データセットに適した状態とする識別器を生成することが可能となる。
図７にＬ１〜Ｌ４の学習過程のイメージを示す。
【００３６】
なお上記説明において、全体像（Root）及び変形部位（Deformable Part）の特徴量算出時に同一の辞書を用いているが、各々の辞書をＬ１時点で用意しておき、特徴量算出時点においても各々の辞書を用いる方法も可能である。例えば、変形部位用の辞書を算出する際には、元データセット及び目標データセットのサンプルをある画像サイズで再サンプリングした上で、元辞書・目標辞書・中間辞書を算出する。また、全体像用の辞書を算出する際に、元データセット及び目標データセットのサンプルを、変形部位のサンプリング画像サイズの１／２の解像度で再サンプリングした上で、元辞書・目標辞書・中間辞書を算出する。
【００３７】
また上記説明において、元辞書・目標辞書の学習に用いる全サンプルの画像サイズが同一である事を前提としているが、例えば画像のアスペクト比などを基準に元データセットを複数のサンプル群（以後、元サブデータセット）に分割し、同様の基準により目標データセットを複数（以後、目標サブデータセット）のサンプル群に分割し、各サブデータセットの辞書を算出する手法も可能である（アスペクト比に準じたサンプル群の分割手法については、非特許文献４参照）。
【００３８】
例えば元データセット・目標データセットをアスペクト比に準じて２つの元サブデータセット、及び２つの目標サブデータセットに分割した場合、Ｌ１の処理においては、一つ目の元サブデータセットの辞書（以後、サブ元辞書１）、二つ目の元サブデータセットの辞書（以後、サブ元辞書２）、一つ目の目標サブデータセットの辞書（以後、サブ目標辞書１）、二つ目の目標サブデータセットの辞書（以後、サブ目標辞書２）を算出する。Ｌ２の処理においては、サブ元辞書１とサブ目標辞書１間の中間辞書（中間辞書１）、及びサブ元辞書２とサブ目標辞書２間の中間辞書（中間辞書２）を算出する。Ｌ３以降のモデルの学習はマルチ・コンポーネント・モデル学習となり（非特許文献４参照）、サブ元辞書１・中間辞書１・サブ目標辞書１を用いたコンポーネント、及びサブ元辞書２・中間辞書２・サブ目標辞書２を用いたコンポーネントを学習する。
【００３９】
＜識別フロー＞
図８を参照して上述の学習フローにより生成された識別器を用いて物体の識別を行う処理について説明する。
・Ｄ１：目標辞書を用いて特徴量抽出
評価対象画像に対してＬ１で生成した目標辞書を用いたアピアランス特徴量を抽出する。アピアランス特徴量の抽出方法はＬ４処理と同一の方法である。
・Ｄ２：識別器に特徴量を入力
学習済みの係数β（Ｋ）に基づいて、特徴量を入力された識別器が識別スコアを算出する。識別スコア算出方法は非特許文献４を参照のこと。
・Ｄ３：識別スコアの閾値判定
算出した識別スコアを閾値判定に掛け、閾値以上であれば「検出」、閾値未満であれば「未検出」、と識別する。
【００４０】
以上に述べた本実施形態によると、アピアランス特徴量を目標データセットに適したものに変化させていくと共に、アピアランス特徴量と変形特徴量を連結したベクターに対する係数を学習していくことで、変形部位を目標データセットに適した状態とする識別器を生成する。そのような識別器を用いて物体の識別を行うので、変形部位が存在した場合でも識別精度が劣化しない。
【００４１】
＜実施例＞
図９に、実施例のハードウェア構成例を示す。実施例に係る物体識別装置１は、一般的な情報処理端末と同様の構成を有する。即ち、実施例に係る物体識別装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）１３及びＩ／Ｆ１４がバスを介して接続されている。また、Ｉ／Ｆ１４にはＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）１５及び操作部１６が接続されている。
【００４２】
ＣＰＵ１０は演算手段であり、装置全体の動作を制御する。ＲＡＭ１１は、情報の高速な読み書きが可能な揮発性の記憶媒体であり、ＣＰＵ１０が情報を処理する際の作業領域として用いられる。ＲＯＭ１２は、読み出し専用の不揮発性記憶媒体であり、ファームウェア等のプログラムが格納されている。ＨＤＤ１３は、情報の読み書きが可能な不揮発性の記憶媒体であり、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）や各種の制御プログラム、アプリケーション・プログラム等が格納されている。Ｉ／Ｆ１４は、バスと各種のハードウェアやネットワーク等を接続し制御する。ＬＣＤ１５は、ユーザが装置の状態を確認するための視覚的ユーザインタフェースである。操作部１６は、キーボードやマウス等、ユーザが装置に情報を入力するためのユーザインタフェースである。
【００４３】
上述のようなハードウェア資源を用いたソフトウェアプログラムによる情報処理により、以下に述べるような機能の構成がＣＰＵ１０などで形作られる制御部に実現する。以下、機能ブロックについて述べる。
【００４４】
図１０に物体識別装置１の機能構成を示す。図示のように、物体識別装置１は、識別器学習機能部１１０と識別機能部１２０の他、各種保存部を備える。
【００４５】
識別器学習機能部１１０は、図１に示した識別器学習機能を担う機能ブロックである。
識別器学習機能部１１０は、辞書学習画像入力部１１１、元辞書生成部１１２、目標辞書生成部１１３、中間辞書生成部１１４、学習画像・ラベル入力部１１５、特徴ベクター生成部１１６、識別器学習・生成部１１７を備える。
【００４６】
辞書学習画像入力部１１１は、Ｌ１、Ｌ２の処理に必要な画像入力ブロックである。
元辞書生成部１１２は、Ｌ１の元辞書生成ブロックである。
目標辞書生成部１１３は、Ｌ１の目標辞書生成ブロックである。
中間辞書生成部１１４は、Ｌ２の中間辞書生成ブロックである。
学習画像・ラベル入力部１１５は、Ｌ３、Ｌ４の各データセットサンプル入力部である。
特徴ベクター生成部１１６は、Ｌ３、Ｌ４の各辞書を用いた特徴量抽出ブロックである。
識別器学習・生成部１１７は、Ｌ３、Ｌ４の係数学習ブロックである。
辞書保存部１１８は、Ｌ１、Ｌ２で生成した辞書保存部である。
識別器保存部１１９は、Ｌ３、Ｌ４で生成した識別器保存部である。
【００４７】
識別機能部１２０は、図８に示した識別処理機能を担う機能ブロックである。
識別機能部１２０は、評価画像入力部１２１、特徴ベクター生成部１２３、識別スコア算出部１２４、閾値判定部１２７を備える。
【００４８】
評価画像入力部１２１は、識別対象画像入力ブロックである。
特徴ベクター生成部１２３は、Ｄ１処理ブロックである。
識別スコア算出部１２４は、Ｄ２処理ブロックである。
閾値値判定部１２７は、Ｄ３処理ブロックである。
識別結果保存部１３０は、Ｄ３処理により得られる識別結果を保存するブロックである。
【００４９】
上述のような構成を持つ装置により、上記実施形態の処理は実施することができ、識別対象に変形部位がある場合でも物体を識別できる。
【符号の説明】
【００５０】
１    物体識別装置
１１０    識別器学習機能部
１１１    辞書学習画像入力部
１１２    元辞書生成部
１１３    目標辞書生成部
１１４    中間辞書生成部
１１５    学習画像・ラベル入力部
１１６    特徴ベクター生成部
１１７    識別器学習・生成部
１１８    辞書保存部
１１９    識別器保存部
１２０    識別機能部
１２１    評価画像入力部
１２３    特徴ベクター生成部
１２４    識別スコア算出部
１２７    閾値判定部
１３０    識別結果保存部
【先行技術文献】
【特許文献】
【００５１】
【特許文献１】特開２００５−００４６１２号公報
【非特許文献】
【００５２】
【非特許文献１】M. Aharon, M. Elad, and A. Bruckstein. K-SVD : An algorithm for designing of overcomplete dictionaries for sparse representation. IEEE Transactions on Signal Processing, 54(11):4311-4322, 2006. 2, 3, 5, 6
【非特許文献２】Ni, Jie, Qiang Qiu, and Rama Chellappa. "Subspace Interpolation via Dictionary Learning for Unsupervised Domain Adaptation." 2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
【非特許文献３】Ren, Xiaofeng, and Deva Ramanan. "Histograms of Sparse Codes for Object Detection.", 2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
【非特許文献４】Felzenszwalb, Pedro F., et al. "Object detection with discriminatively trained part-based models." Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on 32.9 (2010): 1627-1645.
【図１】
2015230559.tif 000009
【図２】
2015230559.tif 000010
【図３】
2015230559.tif 000011
【図４】
2015230559.tif 000012
【図５】
2015230559.tif 000013
【図６】
2015230559.tif 000014
【図７】
2015230559.tif 000015
【図８】
2015230559.tif 000016
【図９】
2015230559.tif 000017
【図１０】
2015230559.tif 000018
【図１１】
2015230559.tif 000019
【図１２】
2015230559.tif 000020
【図１３】
2015230559.tif 000021
【図１４】
2015230559.tif 000022