IS1 - 09

第20回画像センシングシンポジウム，横浜，2014年6月

MI-Hough Forest による類似物の影響を受けない特定物体検出村井 佑輔 †

三品 陽平 †

小関 亮介 ‡松浦 康寿 ‡山内 悠嗣 †山下 隆義 †† 中部大学 ‡(株) 豊田自動織機
E-mail: ym@vision.cs.chubu.ac.jp，hf@cs.chubu.ac.jp

藤吉 弘亘 †

下するという問題がある．

Abstract

一方，局所パッチベース手法は，パッチを用いた投票

Hough Forest は，入力画像から切り出した局所パッチ画像を Random Forest に入力し，辿り着いた末端ノー処理を行うため，部分的に隠れた物体に対して頑健な検ドのクラス確率を物体中心へのオフセット量を用いて換による投票処理を基としている．2008 年に Leibe ら投票する物体検出法である．検出の際に，学習画像に類似した領域が存在すると，その領域にも投票するため誤検出が発生するという問題がある．本研究では，学習サンプルの重みを導入し，ネガティブサンプルに類似するポジティブサンプルの重みを低くすることで，学習画像と類似した領域への投票を抑制する MI-HoughForest を提案する．類似した領域への投票を抑制するために，Multiple Instance Learning における Bag の概念を導入する．Hough Forest の学習において，Bag内にネガティブサンプルとの類似度が高いポジティブサンプルがある場合，決定木の階層毎に Bag 内の全てのサンプルの重みが小さくなるように更新する．これにより，ネガティブサンプルと類似したポジティブサンプルからの投票を抑制することが可能となる．評価実験により，従来の Hough Forest と比べて位置に対する検出精度が 8 ％，回転変化に対する検出精度が 7 ％向上することを確認した．提案手法は，回転変化した学習サンプルを 1 つの Hough Forest で表現することができるため，1 回のラスタスキャンで全方向の対象物の検出が可能であり，テンプレートマッチング等の従来手法と比べて高速であるというメリットもある．

出が可能である．局所パッチベース手法は一般化ハフ変はコードブックを用いた Implicit Shape Model(ISM)[4]を提案した．ISM では，入力画像から抽出した特徴点を中心としたパッチ画像をコードブックを参照してベクトル量子化し，同一のコードブックに含まれる学習サンプルの情報を用いて，物体の重心位置を投票する．ISMの性能は，抽出したパッチが属するコードブックに依存しており，コードブックの作成が重要である．2009 年に Gall らにより，Random Forest[5] をパッチの識別に利用した Hough Forest[6] が提案された．Hough Forest
は，Random Forest を用いて，パッチ画像を 2 クラスに分類する決定木を構築する．検出時は，ラスタスキャンの際に Hough Forest をトラバーサルし，対象物体と識別されたパッチから重心位置へ投票する．

2012 年には，Hough Forest における物体検出のための学習サンプルの設計法が報告されている [8]．文献 [8]では，検出対象のシルエット画像を作成し，ポジティブ領域を含む割合を考慮した学習サンプルを生成する．ポジティブ領域の含有率が低い (ネガティブ領域を多く含む) パッチが学習サンプルに含まれている場合，検出精度が低下するという知見が得られている．これは，ネガティブサンプルと類似しない識別に有効なポジティブサンプルの選定の重要性を示している．また，類似物1への誤検出を抑制する手法として，対象物と類似物のはじめに分離性を最大化するような画素を事前に選択して照合

統計的学習法を用いた画像からの物体検出は，領域ベース手法と局所パッチベース手法の二つに分類できる．領域ベース手法は，検出対象の大きさに合わせて切り出した画像全体から，特徴抽出を行い，識別器により対象物であるか否かを判定する．歩行者や車両の検出では，輝度勾配から計算した特徴量 [1] を SVM[2]や Adaboost[3] などの統計的学習法を用いて識別器を学習する．学習した識別器を用いて，入力画像を網羅的にラスタスキャンして対象物を検出する．このとき，物体の一部に隠れや変形が発生すると，検出精度が低する手法が提案されている [9]．このように，ポジティブサンプル内のパッチの選定は重要な課題である．
本稿では，類似物への投票を抑制する Hough Forest
ベースの物体検出法の実現を目的とする．我々は，学習サンプルの重みを導入し，ネガティブサンプルに類似するポジティブサンプルの重みを決定木の階層毎に低くすることで，学習画像と類似した領域への投票を抑制する

MI-Hough Forest を提案する．類似した領域に対する投票を抑制するために，Multiple Instance Learning[7]における Bag の概念を利用して重みの更新を行う．検出の際に，重みが低いポジティブサンプルからの投票

IS1 - 09 - 1

IS1 - 09

第20回画像センシングシンポジウム，横浜，2014年6月

値は小さくなるため，誤検出を抑制することが可能と検出対象物体として検出する．

なる．

2.2

2に示す．検出対象から切り出したパッチ A と非検出対

Hough Forest の問題点

Hough Forest による物体検出時の尤度マップを図 2

Hough Forest
Hough Forest[6] は，大量の学習サンプルを用いて，パッチ画像を識別する Random Forest(決定木群 [5]) をめ，同じ末端ノードに辿り着き，検出対象と同様に投票処理が行われる．そのため，検出対象と類似した形学習する．検出時には，入力画像から切り出したパッチ状領域を誤検出をすることになる．これは検出対象か画像を Random Forest に入力し，辿り着いた末端ノーら切り出したパッチ画像全てを学習に用いるからであドのポジティブサンプルの割合とオフセット量のリストる．この問題を解決するには，Hough Forest に用いるを用いて投票することで物体を検出する．以下に Hough学習用ポジティブサンプルの取捨選択を自動に行う必Forest の学習と物体検出法について述べ，Hough Forestの問題点について整理する．
2.1

象から切り出したパッチ B は，形状が類似しているた要がある．

Hough Forest の学習と検出

検出対象
高い

学習画像より切り出したパッチを学習サンプルとして用いる．検出対象物体からグリッドサンプリングに確率より切り出したパッチ画像群をポジティブサンプル，非パッチ B

対象物体から切り出したパッチ画像群をネガティブサ
パッチ A

ンプルとする．ポジティブサンプルは，物体中心まで学習サンプルを用いて図 1 に示すように，各サブセッ

テスト画像

学習サンプル

ト毎に決定木を学習する．

図2…

3

尤度マップ

低いのオフセット量を保持している．このように作成した

Hough Forest の問題点

MI-Hough Forest
本章では，提案手法である MI-Hough Forest についサブセットて述べる．MI-Hough Forest では類似物への投票を抑制するために，Multiple Instance Learning[7] における…

Bag の概念を利用して学習サンプルに重みを導入する．
3.1

学習サンプルの作成と Bag の構成

本研究では，360 度方向に回転したパーツの検出を対象とする．学習サンプルとして，検出対象の距離画決定木…

-像を 360 度方向に 1 度ずつ回転した画像を生成して用<τいる．各回転角における生成した学習画像からグリッ分岐関数
ポジティブサンプル割合

ドサンプリングにより切り出したパッチ画像 Iij を用

オフセット量いて Bag Bi = {(Iij , kij , dij , oij )}(i = 1, 2, · · · , I, j =末端ノードの情報

図11, 2, · · · , J) を作成する．ここで，Iij は i 番目の Bag

Hough Forest の学習過程に所属する j 個目のパッチ，kij はクラスラベル，dij はパッチ画像位置からの物体中心へのオフセット量，oij

決定木の分岐ノードでは，2 点の画素値の差をしきいはパッチの回転角である．あらかじめ教師信号がある画値処理により左右の子ノードに分岐する．末端ノード

像から Bag を作成するため，ポジティブサンプルとネは，ポジティブサンプルの割合と物体中心へのオフセッガティブサンプルが混同するような Bag は作成しない．

ト量のリストを保存する．

ポジティブサンプルは，検出対象の同一角度におけ

Hough Forest を用いた物体検出では，入力画像からる画像の近傍領域から切り出したパッチ画像群を 1 つ切り出したパッチ画像を各決定木に入力し，辿り着いの Bag とする．識別に有効でないポジティブサンプルた末端ノードを求める．末端ノードに保存されているの重み付けを目的としているため，ネガティブサンプ

ポジティブサンプルの割合をオフセット量を用いて物

ルは，非検出対象の画像から切り出した 1 枚のパッチ

体中心に投票することで尤度マップを作成する．尤度
マップの極大値を MeanShift[10] を用いて位置を求め，

2

画像を 1 つの Bag とする．

IS1 - 09 - 2

IS1 - 09

第20回画像センシングシンポジウム，横浜，2014年6月
学習サンプル

オフセット量2°

ポジティブ画像

1°

359°

(
((…
切り出し,, 0°),, 0°),, 0°)

B1,, 1°),, 1°),, 1°)(((,, 359°),, 359°),, 359°)B3

B2…

ネガティブ画像

…

(((…

0°

切り出し…

B6

B5B4B7B8BI

ランダムサンプリング, 0°),, 0°),(,(((, 1°),, 1°),, 1°),, 1°)(

サブセット 1

サブセット 2

図33.2, 359°),…

((MI-Hough Forest の学習過程を図 4 に示し，各処理,, 359°)((,, 1°),, 1°)

サブセット TT との類似度 S(I, T ) としきい値 τ により式 (1) のように定義する．

⎧⎨0 if S(I, T ) < τ(d)hT,τ (I) =⎩1 otherwise

階層
ポジティブサンプル
ネガティブサンプル

Bag

(1)

テンプレート T は分岐ノードにおけるポジティブサン

クラス尤度算出

2, 359°)補 h(d) には，学習パッチ画像 I とテンプレートパッチ過程を以下に述べる．

1,Bag の構築とサブセットの作成

MI-Hough Forest 学習の流れ

0((重み更新

プル群から選択される．図 5 に示すように学習パッチ

クラス尤度算出

I は，テンプレート T との類似度がしきい値 τ 以下の場合は左，それ以外は右に分岐される．

Step3：分岐ノードの決定 分岐関数候補の中から最適重み更新なものを決定する．式 (1) におけるパラメータ T はポD
末端ノード

NP

従来法

N

ジティブサンプル群から選択されたテンプレートパッP

チを表す．パラメータ τ は，学習パッチ画像 I とテン

提案手法

末端ノードのクラス割合

図4

プレート T の類似度と比較するためのしきい値である．

以上の 2 パラメータ (T, τ ) をランダムで選択し，最適

MI-Hough Forest の学習過程なパラメータを選択する．評価関数 U⋆ を式 (2) に示す．

Step1：重みの初期化 学習サンプルの重み wij を(0)wij = 1/N に初期化する．学習サンプル群から T (t =(d)1, 2, · · · , T ) 個のサブセットを作成する．サブセットは，
図 3 に示すように学習サンプル集合からランダムサンプリングすることにより作成する．作成したサブセッ

arg min(U⋆ ({pi |h(Ii ) = 0}) + U⋆ ({pi |h(Ii ) = 1}))T,τ(2){pi |h(Ii ) = 0} は左の子ノードに分割されたサンプル集
合，{pi |h(Ii ) = 1} は右の子ノードに分割されたサンプ

トを用いて T 本の決定木を構築する．決定木は，並列ル集合である．評価関数 U⋆ には，以下の 2 つの基準をStep2：分岐関数の候補 階層 d における分岐関数の候を用いて，各子ノードに分岐したサンプル集合 A につ階層毎に切り替えて用いる．一つ目は，エントロピー処理により構築する．

3

IS1 - 09 - 3

IS1 - 09

第20回画像センシングシンポジウム，横浜，2014年6月
ラス尤度 pi は Bag に属するサンプル集合のクラス尤度を用いて式 (7) より計算する．

ランダム選択

pi =

1 $
pij
Jif

kij = 1(7)

j∈Bi

<τ

分岐ノード

d+1
ポジティブサンプルの重み wij
は，pij ，pi を用いて式 (8) より計算する．
⎧⎨p · pi
ij
(d+1)
wij
=
⎩w(d)

テンプレートij

if

kij = 1otherwise(8)

最後に，ノード内のポジティブサンプルの重みを式 (9)により正規化する．
(d+1)

(d+1)
wij
=

図5

分岐ノードにおけるサンプルの分割方法

ポジティブサンプルの重み wij(d+1)

U1 (A) = |A|(−c · logc − (1 − c) · log(1 − c))

プルが多く含まれていると高くなる．

Step5：Step2∼Step4 の繰り返し Step2∼Step4 のノードの作成と重み更新を，サンプル数が一定数未満から算出する．になるか，もしくは指定した深さ D に達するまで繰り(d)返す．階層が深くなるにつれ，重みが低いサンプルのwij

i∈Sn j∈Sn ∧kij =1$ $影響を低減した分岐構造を持つ決定木が構築される．

(4)(d)

wij

Step6：末端ノードの作成 末端ノード L には，ポジティブサンプルの重み付き割合 CL と物体中心へのオi∈Sn j∈Sn

二つ目はオフセット量 dij のばらつきを評価する関数

フセット量のリスト DL ，回転角 oij を保存する．

であり式 (5) のように定義する．

U2 (A) =$以上の処理過程により決定木を構築することで，階(dij − dA )2

層が深くなる度に非対象物体と類似しているポジティ(5)

ブサンプルの重みを自動的に低くすることができる．

i:kij =1

3.3

dA はオフセット量 dij の平均値であるので U2 はオフセット量の分散に相当する．各決定木において，Step3∼Step4 を階層 d における全てのノードが作成の特徴では，勾配情報を 0∼360 度を 22.5 度間隔に分けたビンに投票し，しきい値処理することにより 2 値化

プルのみを対象とする．ポジティブサンプルの重み wijする．セルの注目画素では，0∼360 度の方向を 45 度間

は，ポジティブサンプルのクラス尤度 pij と Bag のク隔で分けたビンを用意し，セルの注目画素の勾配方向

ラス尤度 pi の積より更新する．ポジティブサンプルのに対応するビンに 1，それ以外は 0 にすることで 2 値化

クラス尤度 pij を式 (6) により求める．

kij = 1

Orientation Templates(DOT)[11] による類似度を用いにより求める．DOT 特徴の抽出例を図 6 に示す．セル

ルの重みを更新する．重みの更新は，ポジティブサン

if

本研究では，式 (1) の分岐関数において，Dominant

勾配方向ヒストグラムと，セルの注目画素の勾配方向

Step4：サンプルの重み更新 各決定木における階層 dの全ノードを作成後，各子ノードにおいて学習サンプ

11 + exp(1 − F(Iij ))特徴量と類似度計算

る．DOT は，セルと呼ばれる局所領域ごとに作成したされるまで繰り返す．

pij =は，Bag 内にクラスと低くなり，逆にクラス尤度 pij が高いポジティブサンプルの割合であり，サンプルの重み wij を用いて式 (4)

c=

(9)

尤度 pij が低いポジティブサンプルが多く含まれている(3)

ここで c はサンプル集合 A に含まれるポジティブサン

$

(d+1)

wiji∈Sn j∈Sn ∧kij =1

いて式 (3) のように定義する．

$$

wij$する．

(6)

F(Iij ) = 2c − 1 と定義し，ノード内のポジティブサンプルの割合 c が高いほど pij は高くなり，逆にポジティブサンプルの割合が低いほど pij は低くなる．Bag のク

4

IS1 - 09 - 4

IS1 - 09

第20回画像センシングシンポジウム，横浜，2014年6月

重み オフセット量 回転角

重み0.120°

1.00

0.16

1°

0.23

1°

4. 1∼3 を回転角分 (360 回) 繰り返し処理
5. 総和が最大となる平面における θ を回転角，局所領域の注目点を位置として検出

1.00

上記の処理を行うことで，入力画像に対して 1 回のラ末端ノードスタスキャンのみで全方向を向いた対象物を検出する

1.00

ことが可能となる．

到達したパッチ

評価実験

4N
P
クラス割合
( ヒストグラムに重みを投票 )図7

提案手法の有効性を評価するために，従来法との精度比較を行う．まず，シミュレーション実験により基本末端ノードの情報性能の評価し，次に実画像に対する性能検証を行う．

4.1

180°
225°

90°

270°

315°

45°
0°

τ

Zero-mean Normalized Cross-Correlation[12]ZNCC は，入力画像およびテンプレートの輝度値の平0 0 0 1 0 1 0 00°〜180°τ

均値とそれぞれの輝度値の差を計算することで，明る0 0 0 0 0 0 0 0180°〜360°さが変動する場合でも安定した検出が可能である．

Chamfer Matching[13] Chamfer Matching は，入0 0 0 0 0 1 0 00°〜360°(45°間隔 )セル

図6

力画像とテンプレート画像間のエッジの相違度に基づ

DOT 特徴いてマッチングを行う手法であり，距離変換画像を用いてエッジの相違度が小さくなる方向へ効率的に探索

DOT 特徴による類似度は式 (10) より計算する．
S(I, T ) =$IPm∈IT∈TPm

することが可能である．

Dominant Orientation Templates[11] DOT は，ITδ(Pm⊗ Pm
̸= 0), m = 1, 2, · · · , M (10)入力画像とテンプレート画像間の勾配情報に基づく類似度によりマッチングを行う手法であり，勾配情報をバイナリで表現することにより高速なマッチングが可I
Tと Pmはそれぞれ I と T のセル m における DOT 特Pm

能である．

徴を表している．⊗ は AND 演算子，δ はクロネッカーのデルタ関数であり，I と T の AND 演算をした結果，1 つでも 1 となるビットがある場合に 1 を返す．
3.4

実験概要

従 来 法 に は ZNCC，Chamfer Matching，DOT，Hough Forest を用いる．以下に，従来法の詳細を述べる．

135°

4.2

シミュレーション実験による性能評価

シミュレーション実験では，図 8 に示すような CAD
モデル (図 8(a)) から生成した距離画像 (図 8(b)) を用投票処理いる．評価には，類似した形状を含む 3 種類の物体 (物本節では，MI-Hough Forest による投票処理について説明する．投票の際には，回転角 θ ごとに投票平面

物体A

物体B

物体Cを用意して 3 次元尤度マップを構成する．そして，入力画像の位置 y から切り出されたパッチ画像 I(y) を各決定木に入力し，各決定木ごとのポジティブサンプル

割合 P (c|I(y)) を得る．そして，各決定木の P (c|I(y))
を辿り着いた末端ノードに保存されている回転角 θ に(a)CADモデル

対応する投票空間 Vθ (y) に投票する．

Vθ (y) =$P (c|I(y))(11)

y∈I(x)

作成した尤度マップに対して，以下の手順により物体の位置と回転角を求める．

(b) 生成した距離画像

1. 回転角 θ の平面において局所領域を走査
2. 局所領域ごとに総和を求める

図8

CAD モデルと生成した距離画像

体 A，物体 B，物体 C) を 0∼360 度に回転させた距離

3. θ 平面における局所領域の総和の最大値を探索5IS1 - 09 - 5

IS1 - 09

第20回画像センシングシンポジウム，横浜，2014年6月(a) ノイズなし(b)ノイズあり
回転に対する検出率

90

90

90

90

80

80

80

80

70

70

70

70

60
50

物体A

40
30

6050

物体A

物体B

40

物体C

30

4

6810

2

440

物体B

物体C

30

物体C

30

物体C

10

850

物体A

20
0246810090

80

80

80

80

70

70

70

70

物体A

40
30

6050

物体A

物体B

40

物体C

30

4

681060

2

4640

物体B

40

物体B

物体C

30

物体C

30

物体C

10

850

物体A

20
0

2

468

10090

80

80

80

80

70

70

70

70

50

物体A

40

物体B

40

30

物体C

30

20
2

468106024640

物体B

40

物体B

物体C

30

物体C

30

物体C

10850

物体A

20
02468

10090

80

80

80

80

70

70

70

70

50

物体A

40

物体B

40

30

物体C

30

20
24681060

24640

物体B

40

物体B

物体C

30

物体C

30

物体C

10850

物体A

20
0246810090

80

80

80

80

70

70

70

70

50

物体A

40

物体B

40

30

物体C

30

20
2

468

1060

2

4640

物体B

40

物体B

物体C

30

物体C

30

物体C

10

81060

物体B

50

物体A

20
0deg

図98

物体A

200pixel

650200

検出率[%]

10090

検出率[%]

10090

検出率[%]

10090物体A

4deg

100502pixel

60

1060

物体B

deg

608

物体A

200pixel

650200検出率[%]10090

検出率[%]

10090

検出率[%]

10090

物体A

4deg

100502pixel

60

1060

物体B

deg

608物体A

200pixel

650200検出率[%]10090

検出率[%]

10090

検出率[%]

10090

物体A

4deg

100502pixel

60

1060

物体B

deg

60

8

物体A

20
0

650202

検出率[%]

10090

検出率[%]

10050

4

deg

9060

2pixel100

検出率[%]

検出率[%]

Chamfer Matching

物体B

90pixelDOT

40

1000検出率[%]

物体B

deg

20

検出率[%]

660

物体A200pixel

Hough Forest

6050202

検出率[%]

100

検出率[%]

1000検出率[%]

回転に対する検出率

10020

MI-Hough Forest

位置に対する検出率100

検出率[%]

ZNCC

検出率[%]

位置に対する検出率

2468100

pixel

246810deg

シミュレーションデータにおける実験結果

画像 360 × 3 枚を用いた．位置に対する真値は対象物以上の結果から，提案手法は学習サンプルへの重み体を画像中心に配置して，画像の中心位置を真値とす

付けを導入することで高精度な検出が可能であることる．検出した位置と回転角の誤差がしきい値以内であを確認した．

れば成功とする．図 9 に ZNCC，Chamfer Matching，

4.3

DOT，Hough Forest，MI-Hough Forest の検出率を示す．ノイズなしの場合において，図 9(a) から物体 B に

実画像に対する性能検証

次に，実画像における性能検証を行う．実画像には，レンジファインダより撮影した点群データを変換した

おいて提案手法による精度向上が最も顕著であった．位距離画像を用いる．テストデータは手動のターンテー置に対しては，従来法と比べて誤差を許容するしきいブルを約 10 °間隔で回転させることで撮影する．この

値が 3pixel の場合，平均で 7 ％精度を向上させることとき，レンジファインダから対象物体までの距離は約ができた．回転角に対しては，誤差を許容するしきい値が 3 °の場合，平均で 8 ％向上させることができた．
ノイズありの場合においても，図 9(b) から物体 B にお50cm である．
学習用画像には，3 種類の物体 (物体 A，物体 B，物体 C) を撮影した 1 枚の画像を 0∼360 度まで回転させける精度向上が顕著であった．位置に対しては，従来法た画像 360 × 3 枚を用意した．画像サイズは 500 × 500と比べて誤差を許容するしきい値が 3pixel の場合，平であり，位置に対する真値は検出対象物体にマーカを均で 6 ％精度を向上させることができた．回転角に対張り，マーカ位置を目視により求めた．評価実験では，しては，誤差を許容するしきい値が 3 °の場合，平均で位置ずれ誤差が 3pixel 以内かつ回転角に対する誤差が7 ％向上させることができた．

3 °以内のときに成功として検出率を計算する．図 116

IS1 - 09 - 6

IS1 - 09

第20回画像センシングシンポジウム，横浜，2014年6月
Hough Forest を提案した．提案手法は，従来法に対して類似物の影響を抑えることができ，従来法よりも対象物を安定して検出できることを示した．さらに，1 つの Hough Forest で回転変化した学習サンプルを表現することができるため，1 回のラスタスキャンで検出可能物体A物体B

図 10であり，高速な処理を実現することができた．今後は，物体C実時間処理に向けてさらなる高速化と視点変化への対各物体の距離画像応について検討する予定である．に ZNCC，Chamfer Matching，DOT，Hough Forest，

MI-Hough Forest の検出率と検出時間を示す．実画像においても，実験 1 と同様に物体 B における提案手法[1] N. Dalal, and B. Triggs, “Histograms of Oriented Gradients for Human Detection , Computer Vision and Pattern
Recognition, vol.1, pp.886-893, 2005.
[2] C. Cortes, and V. Vapnik, “Support-vector networks , Machine Learning, pp.273-297,1995.
[3] Y. Freund, and R. E. Schapire, “Experiments with a new
boosting algorithm , International Conference on Machine
Learning, pp.148-156, 1996.
[4] B. Leibe, A. Leonardis, and B. Schiele, “Robust object
detection with interleaved categorization and segmentation, International Journal of Computer Vision, vol.77, no.13, pp.259-289, 2008.
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による精度向上が最も顕著であった．図 12 に各手法における検出例と尤度マップを示す．検出対象が物体 Bのとき，従来法では非検出対象の領域に高い値が存在するが，提案手法では尤度が低く，誤検出を抑制することができた．図 13 に物体 B における階層毎のパッチの重みの可視化例を示す．図 13 から，物体 B 以外には存在していない曲線形状のパッチの重みが高く，それ以外は重みが低いことがわかる．このことからも提案手法における学習サンプルの重みが検出に有効に働いていることがわかる．
10010
物体A95

物体B

9物体C

87685

5804

処理時間[sec]

検出率[%]

90375

27065

1ZNCC

CM

図 11DOTHFMI-HF

参考文献

0

検出結果と処理時間

次に，処理時間については，ZNCC，Chamfer Match-ing，DOT は回転角ごとに用意された 360 枚のテンプレート全てと照合を行う必要があるため多大な時間を高い要している．しかし，Hough Forest，MI-Hough Forest
は決定木により 360 枚のテンプレートを表現している
ため，1 回のラスタスキャンで各回転の対象物の検出が重み可能であり，1.1[sec] で検出することができた．以上の結果より，実画像実験においても提案手法では高精度

d= 0

d=5d = 10

d = 15d = 20d = 25

d = 30d = 355低いかつ高速な検出ができることを確認した．

おわりに非検出対象と類似した学習サンプルの重みを低くす

図 13ることで類似物との誤検出を抑制することが可能な MI-

7

IS1 - 09 - 7

階層ごとの重みIS1 - 09

第20回画像センシングシンポジウム，横浜，2014年6月

Chamfer Matching

DOT

尤度(類似度)マップ
尤度(類似度)マップ
尤度(類似度)マップ

物体C

検出結果

物体B

検出結果

物体A

検出結果

ZNCC

図 12

実画像における検出例

8

IS1 - 09 - 8

HF

MI-HF