平成 23 年度
中部大学大学院工学研究科情報工学専攻

博士学位論文

画像局所特徴量の共起性に基づいた人検出の高精度化に関する研究

山内 悠嗣

論

文

要

旨

画像中から人が存在する位置と人の大きさを自動的に求める技術を人検出と呼び，様々な用途で必要とされる技術であるため精力的に取り組まれている．人検出が扱う対象は，一般環境下で撮影された画像中の立ち止まっている，もしくは歩行中の人物としており，人の姿勢や向き，服装，体格に対する制限は設けないため，これらの要因から生じる見えの異なる人を検出する必要がある．また，見えの違いは人に関する要因のみではなく，照明の変動や画像上での重なりによる人領域の隠れなど環境に関する要因もある．これら人の見えの変化を吸収するために，近年では人検出に適した多数の画像局所特徴量が提案されている．しかしながら，局所特徴量は人の局所的な形状のみを捉えるため，背景画像のテクスチャが部分的に人に似ている場合には誤識別する問題もある．そのため，見えの違いを局所特徴量のみでは吸収することが難しいため，人検出技術を実用化するための検出性能を十分に満たすことが困難である．また，実用化に向けて人検出技術を FPGA や携帯端
末等のハードウェア上で動作させるためには，特徴量を表現するメモリ使用量も大きな問題となる．
そこで，本研究では画像局所特徴量の共起性に基づいた人検出の高精度化と，画像局所特徴量のメモリ使用量の削減について取り組む．人の局所的な形状を捉える局所特徴量のみでは検出性能に限界があるため，人検出の高精度化を実現するためには，既存の局所特徴量とは異なるアプローチ
で人の形状を捉える必要がある．そこで，本研究では画像局所特徴量の共起性に着目し，画像局所
特徴量間の位置や勾配の関係性を捉える共起確率特徴量を提案する．共起確率特徴量は，観測した複数の画像局所特徴量から人クラスの尤度を計算し，複数の人クラスの尤度を算術演算子により結合することで生成する．複数の局所特徴量を同時に観測することにより，人の構造に基づいた大域的な人の形状を捉えることができる．そのため，局所特徴量のみでは誤識別していた人の形状に局所的に似ている背景画像を正しく識別できる．
一方，汎用コンピュータと比べて低い性能を持つハードウェア上で人検出技術を動作させるためには，少ないメモリ使用量で動作するアルゴリズムが必要となる．しかしながら，人検出に適した多数の画像局所特徴量は，要素が実数で表現される多次元ベクトルであるため，大量のメモリを使用する．そこで，本研究では実数で表現される特徴量を閾値処理や 2 つのスカラ値の大小関係により 2 値化し，複数の 2 値符号を組み合わせた 2 値符号列を特徴量として表現する．これにより，非常に簡単な演算で特徴量を 2 値化しながら，特徴量を表現するメモリ使用量を大幅に削減できる．しかしながら，この方法では元の特徴量が持つ多くの情報量を欠落する．量子化残差と呼ぶ欠落する
情報の中に，人を識別するための有効な情報が含まれていた場合，検出性能は低下する．また，特徴量が連続変数から離散変数に変移することで，類似した特徴量であっても 2 値化することで同一の 2 値符号列として観測できない問題もある．そこで，本研究では従来では全く利用されていない
量子化残差に基づき 2 値符号列間の関係性を表現する遷移尤度モデルを識別器に導入する．遷移尤
度モデルは，観測された 2 値符号列が他の全ての 2 値符号列へ遷移する可能性を考慮するため，信頼性の高い識別結果を出力することが可能となる．

i

目次
第 1 章 序論

1

1.1

研究の背景

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2

1.2

研究目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3

1.3

本論文の構成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3

第 2 章 人検出とその関連研究

2.1

2.2

5

人検出法に関する研究の変遷 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

6

2.1.1

顔検出 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

6

2.1.2

顔検出の実用化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8

2.1.3

人検出 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8

2.1.4

人検出の実用化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9

識別器による人検出. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

10

2.2.1

識別器の学習と識別処理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

10

2.2.2

ラスタスキャンによる人の検出 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

11

2.2.3

識別結果の統合 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

11

2.3

人検出が困難となる要因 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

11

2.4

見えの個体差への対応 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

13

2.4.1

勾配情報に基づく特徴量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

14

2.4.2

色情報に基づく特徴量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

15

2.4.3

動き情報に基づく特徴量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

15

2.4.4

距離情報に基づく特徴量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

17

2.5

向きの変化に対応した手法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

17

2.6

姿勢の変化への対応. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

19

2.6.1

パーツの定義 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

20

2.6.2

識別器によるパーツの統合 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

21

2.6.3

グラフモデルによるパーツの統合 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

22

2.6.4

投票処理によるパーツの統合. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

23

2.7

視点の変化に対応した手法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

25

2.8

人領域の隠れに対応した手法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

26

2.9

複雑な背景への対応

28. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

iii

2.9.1

統計学習を用いない特徴量の共起 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

28

2.9.2

統計学習を用いる特徴量の共起 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

28

2.10 人検出の実用化に向けて . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

30

2.10.1 人検出の高速化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

30

2.10.2 学習サンプルの作成の手間の削減 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

31

2.10.3 幾何学情報を用いた検出ウィンドウのラスタスキャン . . . . . . . . . . . . .

32

2.11 人検出ベンチマーク. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

32

2.11.1 人画像データベースと作成法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

32

2.11.2 評価指標 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

36

2.12 まとめ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

37

第 3 章 特徴量間の共起性を表現した共起確率特徴量

3.1

3.2

3.3

39

従来の特徴量間の共起表現法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

40

3.1.1

Joint Haar-like 特徴量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

40

3.1.2

問題点 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

40

共起確率特徴量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

41

3.2.1

Boosting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

41

3.2.2

共起確率特徴量による特徴量の共起表現 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

46

3.2.3

最適な特徴量の組み合わせ探索 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

47

3.2.4

特徴量の最適な組み合わせ数の推定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

48

まとめ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

49

第 4 章 和と積演算子を用いた共起確率特徴量に基づく人検出

4.1

アピアランス特徴量の共起 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

52

HOG 特徴量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

52

入れ子型 Real AdaBoost による識別器の学習 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

53

4.2.1

評価実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

54

4.2.2

選択された特徴量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

59

アピアランスと時空間特徴量との共起 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

61

4.3.1

時空間特徴量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

61

4.3.2

評価実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

65

まとめ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

68

4.1.1
4.2

4.3

4.4

51

第 5 章 差演算子を用いた共起確率特徴量に基づく人検出

69

5.1

コンテキスト . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

70

5.2

差演算子による共起表現 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

71

5.2.1

Geometric Context . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

71

5.2.2

和と積演算子を用いた共起確率特徴量74

iv. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

差演算子を用いた共起確率特徴量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

75

評価実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

75

5.3.1

実験概要とデータベース . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

75

5.3.2

GC を用いた異なる局所領域における和と積演算子の効果 . . . . . . . . . .

77

5.3.3

GC を用いた同一局所領域における差演算子の効果 . . . . . . . . . . . . . .

78

5.3.4

和と積，差演算子による共起確率特徴の効果 . . . . . . . . . . . . . . . . . .

79

考察 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

80

5.2.3
5.3

5.4

5.5

5.4.1

人検出，および車両検出に有効な特徴. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

80

5.4.2

未検出，および誤検出について . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

81

まとめ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

81

第 6 章 メモリ使用量削減のための特徴量の 2 値符号列化

83

特徴量の 2 値化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

84

6.1.1

Binarized HOG 特徴量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

84

6.1.2

Relational HOG 特徴量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

85

6.1.3

Shifted Relational HOG 特徴量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

85

6.2

ワイルドカード “∗” による 2 値符号のマスキング . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

86

6.3

Real Adaboost による学習 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

87

6.4

評価実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

88

6.4.1

実験概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

89

6.4.2

R-HOG 特徴量の有効性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

89

6.4.3

ワイルドカード “∗” による 2 値符号選択の有効性 . . . . . . . . . . . . . . .

90

考察 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

91

6.5.1

識別に有効な 2 値符号 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

91

6.5.2

メモリ量の比較と処理時間 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

91

まとめ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

92

6.1

6.5

6.6

第 7 章 量子化残差に基づく遷移尤度モデルを導入した識別器

93

7.1

特徴量の 2 値化における問題点 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

94

7.2

量子化残差に基づく遷移尤度モデル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

94

7.2.1

2 値符号列の量子化残差 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

95

7.2.2

遷移尤度モデル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

96

遷移尤度モデルを導入した識別器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

98

7.3

7.4

7.3.1

遷移尤度分布を用いた識別器

7.3.2

識別 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

98

評価実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100

7.4.1

実験概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101

7.4.2

実験結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101

v

7.5

考察 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102

7.6

まとめ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102

第 8 章 結論と展望

謝

105

8.1

結論 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105

8.2

展望 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
辞

109

参考文献

111

研究業績一覧

123

vi

図目次
1.1

本論文の構成． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4

2.1

顔検出と人検出の遷移． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

2.2

顔と人の平均画像．

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

92.3

人検出の流れ． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

10

2.4

学習と識別の流れ．

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

11

2.5

人検出を困難とする要因． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

12

2.6

勾配情報に基づく特徴量． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

14

2.7

CSS 特徴量 [1] を可視化した例． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

16

2.8

人画像における前景尤度マップの例 [2]． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

16

2.9

距離ヒストグラムの類似度を計算する流れ [3]． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

17

2.10 Hou らの手法による人検出結果の例 [4]． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

18

2.11 Cluster Boosted Tree の構造の例 [5]． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

19

2.12 3 クラスに対応した識別器 [6]． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

20

2.13 自動的に定義された Poselet の例 [7]．

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

21

2.14 ACC による識別の流れ [7]． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

22

2.15 Deformable Parts Model を用いた人検出の例と各フィルタ [8]． . . . . . . . . . . .

24

2.16 Leibe らの物体検出とセグメンテーションの流れ [9]． . . . . . . . . . . . . . . . . .

24

2.17 物体とカメラの幾何関係 [10]． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

25

2.18 幾何学情報を利用した人検出 [10]． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

26

2.19 特徴の転移と識別器の最適化の概要 [11]． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

26

2.20 Wang らの手法による隠れ推定の結果 [12]． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

27

2.21 CoHOG 特徴量の算出の流れ [13]． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

29

2.22 Shapelet 特徴量の生成と識別器の学習の流れ [14]． . . . . . . . . . . . . . . . . . .

29

2.23 人画像の例． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

32

2.24 Li らの幾何学情報を利用した人検出の結果 [16]． . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

33

2.25 人画像データベースの例． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

34

2.26 人画像と背景画像の平均勾配画像． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

36

2.27 破線で囲まれた矩形は人領域，実践で囲まれた矩形はマージンを加えた人領域を表わす． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

vii

37

3.1

Joint Haar-like 特徴量による顔の識別の例． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

40

3.2

隠れ領域が Joint Haar-like 特徴量に及ぼす影響． . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

41

3.3

AdaBoost による人の識別の流れ． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

42

3.4

AdaBoost と Real AdaBoost における弱識別器の出力の違い． . . . . . . . . . . . .

44

3.5

共起確率特徴量の算出と識別の流れ． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

46

3.6

演算子の違いによる共起確率特徴量の値の比較． . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

47

3.7

SFS による特徴量の組み合わせ探索．数値は識別率を表わす． . . . . . . . . . . . .

48

3.8

Hold-out 法による特徴量の最適な組み合わせ数の推定． . . . . . . . . . . . . . . .

49

4.1

HOG 特徴量を用いた共起確率特徴量の生成． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

52

4.2

HOG 特徴量の算出の流れ． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

53

4.3

入れ子型 Real AdaBoost による識別器を学習する流れ． . . . . . . . . . . . . . . .

54

4.4

画像の切り出し例．

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

56

4.5

画像データベースの例． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

56

4.6

実験 1 の結果の DET カーブ． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

57

4.7

正識別可能となったサンプルの例． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

57

4.8

学習回数 30 ラウンド毎に累積した HOG 特徴量の組み合わせ数の分布．

. . . . . .

59

4.9

平均勾配画像と選択された HOG 特徴量の可視化． . . . . . . . . . . . . . . . . . .

60

4.10 各演算子を用いた場合の検出精度の比較． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

60

4.11 学習によって選択された各演算子の割合． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

61

4.12 歩行者の動き． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

62

4.13 ピクセルの状態遷移図． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

63

4.14 ピクセル状態分析アルゴリズム． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

63

4.15 ピクセル状態分析の例． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

64

4.16 HOG 特徴量と PSA 特徴量を用いた共起確率特徴量の生成． . . . . . . . . . . . . .

64

4.17 アピアランス特徴量と時空間特徴量を用いた共起確率特徴量と Real AdaBoost による検出器の学習の流れ． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

65

4.18 画像データベースの例． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

66

4.19 DET カーブによる結果の比較． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

67

4.20 BS と TD，PSA の検出結果の比較． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

67

4.21 DET カーブによる各動き特徴量の比較． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

68

5.1

人が存在する風景画像． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

70

5.2

上位レベルと下位レベルのコンテキスト． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

71

5.3

提案手法による識別の流れ． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

72

5.4

Super Pixel の例． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

72

5.5

Geometric Context の例． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

73

5.6

異なる局所領域における共起表現の例． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

74

viii

5.7

同一局所領域内における共起表現の例． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

75

5.8

学習用サンプルの例． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

76

5.9

和・積演算子を用いた共起確率特徴量による実験の結果．

. . . . . . . . . . . . . .

77

5.10 従来法では未検出となる例． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

78

5.11 差演算子による共起確率特徴による実験結果． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

79

5.12 従来法では誤検出となる例． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

79

5.13 学習により選択された特徴量の割合と個数． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

80

5.14 提案手法により誤検出した例． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

82

6.1

2 値符号列算出の流れ． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

85

6.2

SR-HOG 特徴量． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

86

6.3

ワイルドカード “∗” を導入した 2 値符号列が表現する 2 値符号列の例． . . . . . . .

87

6.4

2 値符号とワイルドカード “∗” で表現される 2 値符号列の例． . . . . . . . . . . . .

87

6.5

全てのセルの組み合わせから作成される重み付き頻度分布． . . . . . . . . . . . . .

88

6.6

R-HOG 特徴量の有効性の実験結果． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

89

6.7

ワイルドカード “∗” の有効性の実験結果． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

90

6.8

選択されたワイルドカード “∗” の数の割合． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

91

7.1

量子化残差に基づく遷移尤度モデルを導入した識別器． . . . . . . . . . . . . . . . .

95

7.2

量子化残差の算出の例． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

96

7.3

量子化残差に基づき 2 値符号列の遷移スコアを算出する流れ． . . . . . . . . . . . .

96

7.4

2 値符号の非反転度を求める凹関数 F () と凸関数 F̄ ()． . . . . . . . . . . . . . . . .

97

′

7.5

2 値符号列の遷移尤度分布 E(x |x) の可視化画像． . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7.6

実験の結果の DET カーブ． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101

7.7

提案手法による誤識別したサンプルの例． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102

7.8

式 (7.7) と式 (7.10) の誤識別率を 2 次元グラフにプロットした結果．

ix

99. . . . . . . . 103

表目次
2.1

人検出を困難とする要因と対処法． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

12

2.2

人画像データベースの比較． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

35

4.1

SONY HDR FX-1 の性能． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

55

4.2

識別に用いる特徴量の数と学習回数． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

58

4.3

誤検出率 5.0%における検出率． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

58

5.1

データベースの詳細． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

77

5.2

和と積，差演算子を用いた共起確率特徴量の同一誤検出率における検出率の比較 [%]． 80

6.1

メモリ量の比較． . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

xi

92

第1章

序論
本章では，本研究の背景及び目的，本論文の構成について述べる．

1

1.1

研究の背景

画像中から人が存在する位置と人の大きさを自動的に求める技術を人検出と呼び，精力的に取り組まれている研究テーマの一つである．人検出は，ビデオ監視システムなどのセキュリティや顧客行動解析などのマーケティング，ドライバーの視覚支援などの高度道路交通システム (ITS) など多岐にわたる分野で実現が期待されている．また，近年ではデジタルカメラや携帯電話などの携帯端末上においても，画像の補正や解析のために人検出技術を実用化する試みが行われている．そのため，人検出の高精度化だけではなく，携帯端末のような低スペックな動作環境においても稼働するように少ないメモリ使用量で動作することが望まれている．
人検出が扱う対象は，一般環境下で撮影された画像中の立ち止まっている，もしくは歩行中の人物としている．人は姿勢や向き，服装，体格が異なり，これら複数の要因が複合的に組み合わさることで人画像の見えに変化が生じる．さらに，検出を難しくする要因は人の個体差だけではなく，照明の変動や画像上での重なりによる人領域の隠れなど環境に関する要因も人検出を困難とする．これ
らの要因により，同じ人クラスの画像であってもクラス内の見えの変動は大きくなるため，画像中から人を検出するのは難しい問題だと言える．
高精度な人検出を実現するためには，人画像から人を表現する要素を抽出し，多数の人画像に共通する要素を見つける必要がある．そのため，多くの人検出法では人を表現する要素として画像局
所特徴量を算出し，人に共通する要素を見つける方法として統計的学習手法を用いている．画像局
所特徴量は，人画像の局所的な領域に含まれる輝度や勾配などに着目しており，局所領域から計算される多次元ベクトルとして表現される．そして，画像局所特徴量から統計的学習手法により検出に有効な人に共通する要素を自動的に抽出する．これにより，見えの変動が大きい人クラスの画像でありながらも，多くの人画像に共通する要素に着目することで高精度な人検出を実現している．
しかしながら，人検出の難しさから既存の人検出法では実用化の条件を満たす検出性能に至っていない．これは，特徴量が人と人以外の背景を区別するだけの情報を含んでいないためである．例
えば，画像局所特徴量は人画像の局所的な領域に含まれる輝度や勾配に基づき計算されるため，部
分的に人に似た背景画像は誤識別する恐れがある．このような誤識別を防ぐためには，従来の画像
局所特徴量のみでは表現することができない人固有の要素を抽出する必要がある．
また，汎用コンピュータと比べて低い性能を持つハードウェア上で人検出技術を動作させるためには，特徴量を表現するメモリ使用量の削減が必要不可欠である．しかし，より高精度な人検出を実現するためには，特徴量がより多くの人の情報を含んでいる必要があるため，特徴量を表現するための多くのメモリが必要である．そのため，検出性能と特徴量を表現するメモリ使用量は一般的にトレードオフの関係にある．これまでに検出性能の高精度化と特徴量の省メモリ化の両立を目的とした研究はされておらず，人検出技術の実用化のために両立するアプローチが望まれている．

2

1.2

研究目的

本研究では，人検出技術の実用化に向けて重要となる画像特徴量の共起性に基づいた人検出の高精度化と，特徴量を表現するメモリ使用量の削減を目的とする．
従来の人検出に有効な画像局所特徴量は，人の局所的な形状を捉えるために輝度の勾配情報をベースとしている．しかしながら，局所的な人の形状を捉えるだけでは，部分的に人の形状に似た背景
画像も人として識別される問題がある．この問題を解決するためには，人の形状構造に基づいた大域的な形状を捉えるために，複数の画像局所特徴量を同時に観測する必要がある．そして，観測した複数の特徴量間の関係性を表現することが重要となる．そこで，本研究では観測された複数の特徴量の共起関係を捉えるために共起確率特徴量を提案する．共起確率特徴量は，観測した複数の画像局所特徴量から人クラスの尤度を計算し，複数の人クラスの尤度を算術演算子により結合することで生成する．複数の局所特徴量を同時に観測することにより，人の構造に基づいた大域的な人の形状を捉えることができる．
また，人検出の実用化に向けて少ないメモリ使用量で動作する人検出法が必要不可欠である．人検出で利用されている特徴量は，局所的な形状を捉えるために実数を要素とする高次元ベクトルとして表現されるため，特徴量を表現するために多くのメモリを使用する問題がある．この問題を解決するために，本研究では特徴量を 2 値化することによりメモリ使用量を削減する．しかしながら，特徴量を 2 値化した際に人と背景を判別するための有効な情報が欠落し，識別器の性能が低下する問題もある．そこで，本研究では特徴量を 2 値化した際に欠落する情報を識別器の学習時に有効活用し，識別性能の低下を抑制する．

1.3

本論文の構成

本論文は，図 1.1 に示すように 8 つの章で構成されている．1 章では，本研究の背景と目的を述べた．2 章では，人検出法と人検出のサーベイについて述べる．3 章では，画像局所特徴量の共起性を表現した共起確率特徴量と Boosting に基づく特徴量の組み合わせを提案する．4 章では，和と積演
算子を用いた共起確率特徴量に基づく人検出の有効性について述べる．5 章では，和と積演算子に加え，新たに差演算子を導入した共起確率特徴量に基づく人検出の有効性について述べる．6 章では，
人検出の実用化に向けて特徴量を表現するメモリ使用量を削減するために，特徴量の 2 値化について述べる．7 章では，特徴量の 2 値化に伴い識別に有効な情報が欠落する問題を解決するために，量子化残差に基づく遷移尤度モデルを導入した識別器を提案する．8 章では，本論文の結論と展望について述べる．

3

図 1.1: 本論文の構成．

4

第2章

人検出とその関連研究
人検出技術の基本的なアプローチは，古くから取り組まれてきた顔検出技術がベースとなっている．顔検出技術は，学術的，実用的にも研究の価値が高いことから精力的に研究され，顔検出技術
がデジタルカメラ等に搭載されるなど実用化が進んでいる．そして，近年では研究対象が人の顔画像よりも多様な見えの変化が生じることから検出が困難とされている人画像に遷移している．検出
対象の遷移に伴い，高精度に人を検出するための様々な手法が提案されている．また，多数の人検出法が提案されるにつれ，各手法を平等に評価するための統一的な評価指標と人画像データベースが整備されたことも人検出の研究の発展に拍車をかけている．本章では，人検出法のサーベイと人検出用データベースならびに検出性能の評価法について述べる．

5

2.1

人検出法に関する研究の変遷

人検出技術の基本アプローチは，古くから研究されてきた顔検出技術をベースとしている．図 2.1に顔検出と人検出に関する研究の遷移と実用化の例を示す．1960 年後半に顔検出の研究が始まり，

2000 年前後に高精度かつ高速な顔検出法が確立されたことから顔検出技術が実用化されると，検出対象が顔画像よりも検出が困難な人画像へ遷移した．そして，近年では条件や用途を限定しながらも，人検出の実用化が進みつつある．本節では，顔検出技術について述べた後，顔から人検出への研究の変遷について述べる．

2.1.1

顔検出

顔検出の研究は，1969 年に Sakai らの論文 [17] が始まりとされ，以来多くの研究者によって精力的に取り組まれてきた．顔検出の初期の研究では，研究者が予め決めたルールに従って顔と顔以外の画像を判定する手法が主流であった．例えば，顔の額部分は明るくエッジが少ない，目や口は暗くエッジが多いなどの研究者の知見からルールを作成し，入力画像から抽出した特徴量をルールに照らし合わせて顔の検出を実現した [18, 19, 20]．特に，肌の色は顔固有の特徴であることから，人間の肌の色をモデル化して多くの顔検出法に利用されている [21, 22, 23]．これらの方法は，顔を低次元な特徴量ベクトルで表現し，比較的簡単な処理で顔と背景を判別するため，高速に検出することができる．しかしながら，ルールを決めるには研究者の熟練した知識が必要であり，あらゆる環境に対応可能な複雑なルールの作成が難しいため，汎用性の高い高精度な顔検出が困難であった．

1990 年代後半に入ると，汎用コンピュータの進化に伴い，大量のデータを高速に処理できるよ
うになったことから，高次元ベクトルの特徴量と統計的学習手法に基づく手法 [24, 25, 26, 27] が主流となった．これらの手法は，大量の顔画像から高次元な特徴ベクトルを抽出し，統計的学習手法により識別器を学習する．統計的学習手法は検出対象と非検出対象の大量の学習サンプルを必要とするが，ルールベースの手法のように研究者がルールを作成する必要がないため，汎用性の高い識別器を学習することができる．統計的学習手法としては，Neural Network[28] や Support Vector

Machine(SVM)[29]，Boosting[30] が多く利用されるようになった．統計的学習手法を利用した代
表的な顔検出法には，Rowley らの Neural Network を用いた手法 [25] や SVM を用いた手法 [31]，Schneiderman らの Naive Bayes に基づく手法 [26]，Viola と Jones の AdaBoost による手法 [27, 32]があり，これらの顔検出法は非常に高い検出性能を実現した．
中でも，2001 年に Viola と Jones によって提案された顔検出法 [27, 32] は，高精度かつ高速な顔検出を実現したことから，以降の物体検出の研究に大きな影響を与えた．この手法は，二つの重要な貢献がある．1 つ目は，積分画像を用いることにより高速に計算できる Haar-like 特徴量を利用した点である．2 つ目は，複数の識別器を直列に繋ぎ，顔以外の画像を早期に棄却できるカスケード構
造を導入することで効率的な識別を実現した点である．これら 2 点により，従来の顔検出では困難であったリアルタイムでの顔検出を実現した．この研究が顔検出のブレイクスルーとなり，2001 年
以降ではこのアプローチをベースとした多数の顔検出法 [33, 34, 35, 36] が提案されている．

6

図 2.1: 顔検出と人検出の遷移．

72.1.2

顔検出の実用化

顔検出技術は，顔認識や表情認識，視線推定，性別年齢推定などの顔を理解する技術に必要不可欠であるため，様々な用途で実用化されている．1998 年には Visionics が顔認証搭載のセキュリティー
ソフトウェア FaceIt を発売し，米国警察機関のセキュリティシステムに搭載されている．2002 年には本田技研工業株式会社から発表された二足歩行ロボット ASIMO に顔検出技術が搭載され，ロボットと人間のコミュニケーションを実現するための要素技術として顔検出が利用されている．また，2003 年にはオムロン株式会社から小型機器に搭載可能な顔検出技術の LSI が発表されている．
近年では一般ユーザの身近な製品にも顔検出技術が搭載され始めている．2005 年にデジタルカメ
ラに顔検出技術が搭載され，現在のデジタルカメラの多くには，顔検出結果から顔に合わせてピントや絞りを自動調節する機能が搭載されている．その他にも，Apple の iPhoto や Google の Picasa
ウェブアルバムのようなデジタル写真管理ソフトウェアにも顔検出技術が搭載され，複数の写真か
ら同一人物を自動的に抽出する機能の一部に顔検出技術が利用されている．顔検出技術の実用化が始まった当初は，ソフトウェアに組み込まれるに留まっていたが，優れた顔検出法が提案されることにより，汎用コンピュータと比べて性能の低い FPGA や携帯端末にも搭載され，自動販売機等のより多くの用途で顔検出技術が利用されている．

2.1.3

人検出

人検出技術は顔検出のアプローチを引き継ぎ，画像局所特徴量と統計的学習手法に基づく検出法が一般的なアプローチとなっている [37, 38]．しかしながら，人の画像は顔の画像と比べると，衣服
や体格，向き，姿勢などの個人差，視点の変化，照明や背景テクスチャの影響により人の見えの変化
が大きくなる．そのため，多数の人に共通する特徴を抽出することが難しくなることから人検出は難しい問題となる．高精度な人検出を実現するためには，これらの検出を難しくする要因を吸収す
るアプローチが必要となる．顔検出が実用化され始めた 2005 年前後から現在に至るまで，人に適した多数の検出法が提案されている．
人検出の研究が盛んに取り組まれ始めた 2005 年前後では，人検出に適した多数の特徴量が提案されている．顔検出では，顔の目や鼻，口といった万人に共通する顔のパーツを捉えるために明暗差を表現
する輝度ベースの特徴量 [32, 39] が利用されていたが，人は衣服により人画像の明るさが異なるため，明暗差を捉える輝度ベースの特徴量では人特有の特徴を捉えることが難しい．例えば，図 2.2 は多数の顔画像と人画像から作成した平均輝度画像と平均勾配画像であるが，図 2.2(a) の顔の平均輝度画像を見ると，目は額や頬よりも暗く，口は頬や鼻よりも暗いということが明確にわかる．しかしながら，
図 2.2(c) の人の平均輝度画像からは人のぼんやりとした輪郭が読み取れるのみである．そのため，多くの人画像に共通した形状特徴を捉えるために，勾配ベースの特徴量 [40, 41, 42] が提案されている．
その中でも，2005 年に Dalal らによって提案された Histograms of Oriented Gradients(HOG) 特徴
量 [41] と SVM を利用した人検出法は，比較的簡単な処理ながらも高精度な検出を実現した．HOG
特徴量は，人検出においてデファクトスタンダードな特徴量として多くの人検出法 [1, 8, 12, 43, 44]8に利用され，人検出の研究における大きな起点となった．

図 2.2: 顔と人の平均画像．

2000 年後半には．さらなる人検出性能の向上のために様々な手法が提案されている．詳しくは 2.3
以降で述べるが，カスケード型識別器による高速な人検出法 [45] や人の向きに対応した検出法 [5]，姿勢変化に頑健な Deformable Part Model によるパーツベースの人検出法 [46]，幾何的な情報を人検出に有効活用した手法 [47] など，人検出の高精度化が図られた．これらの研究は人検出に適した手法に遷移しているものの，優れた顔検出の手法を礎としており，今日の人検出の研究の発展に顔検出技術が貢献している．

2.1.4

人検出の実用化

人検出技術は，一般環境下で十分な性能を満たすことが難しいことから実用化例が少ない．しかしながら，人検出を行うシーンの限定や特殊なカメラを使用することにより，人検出技術の応用先で要求される検出性能を満たすことで実用化されている．

2004 年に発表された本田技研工業株式会社のインテリジェント · ナイトビジョンシステムは，自動車に搭載された遠赤外線カメラを用いて歩行者を検出する．そして，歩行者の存在をドライバーに伝えることで夜間運転のリスクを減らすことが可能となり，運転支援システムとして実用化されている．また，2008 年にはトヨタ自動車株式会社からナイトビューシステムが搭載された自動車が発売されている．ナイトビューシステムでは，自動車に搭載された近赤外線カメラから人を検出し，ドライバーに伝えることで運転を支援する．近年では人検出技術をハードウェア化する取り組みも盛んである．2010 年には三栄ハイテックス株式会社から FPGA による人検出システム ODEN(Object

Detect ENgine) が発売されている．この人検出システムは，ハードウェアとソフトウェアの両方で人検出が可能な製品である．2011 年には株式会社東芝から人検出可能な車載向け画像認識用 LSI を発売されている．このように人検出技術をハードウェア化することで，人検出技術が様々な用途で利用され始めている．

9

図 2.3: 人検出の流れ．

2.2

識別器による人検出

画像中に存在する人の位置と大きさを求める人検出技術は，パターン認識の基本技術であるラス
タスキャンによるテンプレートマッチングと同様の問題として扱うことができる．図 2.3 に，未知入力画像から人を検出するまでの処理の流れを示す．まず，図 2.3(a) のように入力画像上を網羅的に検出ウィンドウをラスタスキャンする際に，それぞれの位置における検出ウィンドウ内の画像を識別器により人と人以外に判定し，図 2.3(c) に示すような識別結果を得る．次に，識別結果の統合処理を行い，図 2.3(d) に示すような人検出の最終結果を得る．ここで，本論文では検出ウィンドウを入力して人もしくは人以外と出力するものを識別器，画像を入力して検出ウィンドウを統合した後の結果を出力するものを検出器と定義する．下記に各処理の詳細について述べる．

2.2.1

識別器の学習と識別処理

図 2.3(a) に示すように，検出ウィンドウの画像が人もしくは人以外であるかを判定するためには識別器が必要となる．多くの人検出法では，学習サンプルから得られる特徴量と統計的学習手法に
より識別器を学習する．図 2.4 に学習と識別の流れを示す．
学習処理においては，まず識別器を学習するために大量の人画像と背景画像を用意する．本論文ではこれらの画像を学習サンプルと呼ぶ．そして，各クラスの学習サンプルから特徴量を抽出し，統計的学習手法のアルゴリズムに基づき識別器を学習する．識別処理においては，未知入力画像から

10

図 2.4: 学習と識別の流れ．
特徴量を抽出し，識別器に入力することで人と背景を判定する．

2.2.2

ラスタスキャンによる人の検出

2.2.1 で述べた識別器は，検出ウィンドウ内の画像を人と背景に判別する処理に留まる．そのため，
未知入力画像中に存在する人の位置を求めるために，全ての画素に対して検出ウィンドウを設定して識別する．また，人の大きさの変化に対応するためには，1 枚の画像を多重解像度で表現したピラ
ミッド画像からラスタスキャンする，もしくは各画素において幾つかの検出ウィンドウの大きさを設定し，それぞれの大きさの検出ウィンドウ内の画像を識別する必要がある．

2.2.3

識別結果の統合

検出ウィンドウのラスタスキャンによる識別結果は，図 2.3(c) に示すように人領域には人として識別された多数の検出ウィンドウが存在する．また，人が存在しない領域にも人と誤識別した検出ウィンドウが存在する場合がある．人検出の結果を用いて，人を追跡する場合や人の入退出数をカウントする際には，1 人に対して一つの検出ウィンドウを出力する必要がある．また，人が存在しない領域を人と誤って識別した検出ウィンドウは，最終的な人検出結果に反映させないことが望ましい．
そこで，検出ウィンドウの統合処理を行い，図 2.3(d) に示すような人検出の最終結果を得る．検出ウィンドウの統合には，どのようなクラスタリング手法でも利用できるが，計算コストの低さからMean Shift[48, 49] によるクラスタリングが用いられることが多い．

2.3

人検出が困難となる要因

本節では人検出が困難となる要因と解決方法について整理する．
物体検出技術は，検出対象を顔から人へ遷移しながら長年にわたり研究されてきた．それにも関わらず，未だに完全な人検出システムは実現されていないことからも，コンピュータにとって人を検出するというタスクは非常に難しい問題だといえる．人の検出を難しくする原因は，人画像の見えの変動が大き過ぎるあまり，人と背景を区別するための情報が不足するためである．例えば，多数の

11

表 2.1: 人検出を困難とする要因と対処法．
対応策
要因

特徴量

識別器

代表的な手法見えの個体差勾配，色，動き，距離-HOG[41], EOH[40], Edgelet[42]，CSS[1]，HOF[43]

向きの変化

-

複数の識別器Cluster Boosted Tree[5]

姿勢の変化

-

パーツベースDeformable Parts Model[8], Hough Forest[50]

視点の変化

-

幾何学情報の利用

シーンモデリング [47], 3D Search[16]人領域の隠れ-隠れの推定と対処

グローバル及びパーツベース識別器の組み合わせ [12]複雑な背景

特徴量の共起-CoHOG[51], Joint Haar-like[52]，Joint HOG[53]図 2.5: 人検出を困難とする要因．
人画像を見たときに，人という同一クラスでありながらも，衣服や人の姿勢等の変化により画像上
での見え方が異なる．そのため，このような見えの変動が大きい人画像より抽出された特徴量から，多くの人画像に共通する要素を統計的学習手法で見つけることが難しくなり，その結果，人と背景を正確に区別する識別器を学習することが困難となる．
人画像の見えの多様性を生じさせる要因は，表 2.1 に示すように 6 つに分けることができる．また，それぞれの要因を含む人画像の例を図 2.5 に示す．以下に人検出を難しくする各要因について述べる．

• 見えの個体差
見えの個体差とは，人の衣服や体格など同一人クラス内における各個人の差である．衣服の色は人によって異なるため，人検出への有効な情報として利用しにくい．また，体格は大人と子供，性別によっても大きく異なるため，頭部や胴体，足などの見えや位置が人画像毎に異なる．

• 向きの変化
人を正面から撮影する場合と横から撮影する場合では人の見えが異なる．

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• 姿勢の変化
人は非剛体な物体であり，自由な姿勢をとることができるため，姿勢により人の形状は大きく変化する．

• 視点の変化
人の向きの違いと似ているが，ここではカメラの俯角の違いによる人の見えの違いを表わす．
人を正面から撮影した人画像と斜め上から撮影した人画像では，人の見えは大きく異なる．

• 人領域の隠れ人とカメラの間に物体が存在する場合，画像上の人領域が部分的に観測できなくなる．そのため，部分的に欠損した人画像から人を検出することになる．

• 複雑な背景
背景画像が複雑なテクスチャを含むことがある．特に，人画像のように縦エッジが連続しているような背景画像は，部分的な領域のみを見た場合には人画像に似ているため，誤識別する問題がある．
このような人検出を難しくする各要因に対して，表 2.1 に示すように特徴量や識別器を工夫することで高精度な人検出を実現している．以下に，人検出を難しくする各要因に対応した手法について
述べる．

2.4

見えの個体差への対応

人画像は，衣服や体格などの個体差により見えが大きく異なる．高精度な人検出を実現するには，
人画像の見えの変動を小さくする必要があるため，これらの個体差を吸収しつつ人らしさを表現す
る特徴量を設計する必要がある．そのために多くの特徴量が提案されており，これらの特徴量は特徴抽出における着目する情報の違いから下記の四つに大別される．

• 勾配情報に基づく特徴量• 色情報に基づく特徴量• 動きに基づく特徴量• 距離に基づく特徴量
以下に各特徴量について述べる．

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2.4.1勾配情報に基づく特徴量

顔検出の問題では，目や鼻，口などの顔を構成するパーツを捉えるために，局所領域における明暗差を捉える特徴量が利用されている．例えば，目の領域は周辺よりも暗いというような多くの顔画像に当てはまる共通的な要素を捉えるために，輝度に着目した特徴量として Haar-like 特徴量 [27]やピクセル差分特徴量 [39] などが提案されている．検出対象が人の場合では，人の衣服や背景の色が変化するため，輝度に着目した特徴量では人に共通する要素を捉えることが難しい．そこで，人検出に有効な特徴量として，人の形状を捉えるために輝度の勾配に着目した特徴量が提案されている [40, 41, 42]．Chen らは，高速な計算が可能な Edge of Orientation Histograms(EOH) 特徴量 [40]を用いた人検出法を提案している [54]．EOH 特徴量は，図 2.6(a) に示すような局所領域の累積したエッジ強度の頻度比で表わされる．Wu らは，図 2.6(b) に示すようなエッジの直線的な繋がりや円
弧及びそれらを対称的に捉える Edgelet 特徴量 [42, 55] を提案している．他にも，図 2.6(c) のように注目画素と近傍画素の輝度の大小関係により 2 値符号列化する Local Binary Pattern(LBP) 特徴量[56] を利用した人検出法も提案されている [12, 57, 58, 59]．

図 2.6: 勾配情報に基づく特徴量．
勾配に着目する多数の特徴量が提案されているが，その中でも人検出の分野で最も利用されている特徴量として Dalal らによって提案された Histograms of Oriented Gradients(HOG) 特徴量 [41]がある．図 2.6(d) に HOG 特徴量を算出する流れを示す．HOG 特徴量は，セルと呼ばれる局所領域毎に作成される輝度の勾配方向ヒストグラムである．複数のセルから構成されるブロック領域で勾配方向ヒストグラムが正規化されるため，照明の変動に対して頑健な特長がある．また，局所領域において勾配情報をヒストグラム化することから，多少の位置ずれや回転に対しても頑健となるため，人の体格の個体差も吸収できる．なお，HOG 特徴量のように勾配をヒストグラム化する過程は，

141987 年に文字認識に用いられた加重方向指数ヒストグラム [60] と非常に似ている．
HOG 特徴量は，簡単な処理ながらも優れた人検出性能を達成したため，人検出法のデファクトス
タンダードな特徴量 [1, 8, 12, 43, 44] として利用されている．また，HOG 特徴量の正規化処理を簡単化することで高速な計算が可能になった Extended HOG(EHOG) 特徴量 [4] や異なる大きさの局所領域から HOG 特徴量する Pyramid HOG(P-HOG) 特徴量 [61]，色情報から前景と背景のソフト
セグメンテーションの考えを導入した Color-HOG(C-HOG) 特徴量 [62]，エッジ強度の相関を考慮した Edge Similarity-based-HOG(ES-HOG) 特徴量 [63] も提案されている．

2.4.2

色情報に基づく特徴量人を検出するためには，人の形状を捉えることができる勾配ベースの特徴量が最適とされているが，色情報に基づく特徴量と併用することにより人検出性能の高精度化を図る手法も提案されている．

Dollar らは，領域の輝度和や勾配和を高速に求めることができる積分画像 [27] や積分ヒストグラ
ム [64] のメリットを生かし，勾配方向ヒストグラムや輝度，LUV 表色系により表現される色などを用いた高速な人検出法 [65] を提案している．人検出において色は衣服に左右されるため，人の検出に有効な情報として利用されることが少ない．しかしながら，多くの人画像は人の各の頭部や胴体，足などのパーツ内においては同一色であることが多い．そこで，色そのものを特徴量として利用せず，色の類似度を特徴量とする手法 [1] が提案されている．Walk らは入力画像における 2 つの局所領域の色ヒストグラムの類似度を Color Self-Similarity(CSS) 特徴量として人検出に利用している．
そのため，色の類似度を利用することで 2 つの局所領域が同一のパーツであるかを陰に表現することが可能である．図 2.7 は CSS 特徴量を可視化した例であり，輝度が高いほど類似度が高いことを表わしている．図 2.7 から人の胴体や足など，指定したパーツの領域内においては高い類似度が得られていることがわかる．このように，CSS 特徴量は色情報そのものに対する依存性はなく，人検出において扱いにくい色を有効に利用した特徴量といえる．また，CSS 特徴量は勾配ベースの特徴量とは異なる人の情報を表現するため，両者の特徴量を併用することで高精度な人検出が可能である．

2.4.3

動き情報に基づく特徴量

画像の見えに基づく特徴量のみでは検出性能に限界があるため，動き情報に基づいた特徴量を加えた人検出法が提案されている．動き情報に基づいた特徴量は，動きの性質から特徴量を二つに分けることができる．一つ目は，背景差分のように入力画像と事前に用意した背景画像を比較することにより，事前に用意した画像には存在しない物体領域を抽出する，すなわち空間的変化を捉える
特徴量である．二つ目は，フレーム間差分のように時間的に連続する 2 フレーム間の時間的変化を捉える特徴量である．
まず，空間的変化を捉える特徴量を用いた人検出法について述べる．人検出に利用される空間的変化を捉える特徴量として，背景差分ベースの特徴量が提案されている [2]．固定カメラを想定している場合には，背景差分を行うことで前景領域のみを抽出することができるため，人検出は前景領域

15図 2.7: CSS 特徴量 [1] を可視化した例．
を人と人以外に判別する簡単化した問題となる．Yao らは，背景差分をベースとした手法 [66] から得られる前景の尤度を特徴量として利用している [2]．図 2.8 からも分かるように，背景差分を行った後の人画像は人の輪郭を表現すると同時に，各画素が人体に含まれているかを表わすことができる．人体にはドーナツのような穴は存在しないため，人の輪郭内に存在する画素を捉えることができれば，人検出に有効な特徴量として利用できる．

図 2.8: 人画像における前景尤度マップの例 [2]．
次に，連続した画像の時間的変化を捉える特徴量について述べる．人検出に利用される時間的変化を捉える特徴量として，フレーム間差分やオプティカルフロー，STpatch をベースとした特徴量が提案されている [38, 43, 67]．Viola らは，人の動きを捉える特徴量として 2 フレーム間の差分画像を利用している [38]．Viola らの手法は，2 フレーム間の差分画像と Haar-like をベースとしたモーションフィルタにより，人の輪郭や移動方向，動き量に関する 3 種類の特徴量を抽出し，見えに基づく特徴量と組み合わせることで高精度な人検出を実現している．Dalal らは 2 フレーム間の画像から得られるオプティカルフローをベースとした動きの特徴量を提案している [43]．カメラと物体の距離に応じて観測される画像上での動きベクトルを局所領域においてヒストグラム化し，近隣の領域で作成したヒストグラムとの差分を HOF(Histogram of Flow) 特徴量として抽出する．Dalal の手法
は，相対的な動きを観測するため，移動カメラでも人検出に有効な動きの特徴量を得ることができ

16

る．しかしながら，カメラ及び人が動いていない状態では識別に有効な動きの特徴量を得られない問題もある．また，村井らは STpatch 特徴量 [68] を用いた人検出法を提案している [69]．STpatch
特徴量は，局所領域における見えと動きの時間的変化を表現するため，人の見えに加えて人の移動
方向と移動量を捉えることができる．

2.4.4

距離情報に基づく特徴量

近年では，特殊なカメラセンサで簡単に距離画像を取得できるデバイスが開発されたことを受け，距離情報を用いた高精度な人検出を目的とした手法が提案されている．池村らは，図 2.9 に示すよ
うな TOF カメラより得られる距離画像から背景と人の距離差を捉える Relational Depth Similarity

Feature(RDSF) 特徴量による人検出法 [3] を提案している．図 2.9 に示すように 2 つの局所領域から得られる距離ヒストグラムの類似度を RDSF 特徴量として抽出している．また，Shotton らは距離画
像から 2 点間の距離差分を特徴量としている [70]．Xia らは，距離画像を用いて Chamfer Matching
による人の頭部領域の推定と，頭部の 3D モデルとのフィッティングにより人を検出している [71]．

TOF カメラや Kinect から得られる距離情報は，可視光カメラとは異なり物体や背景のテクスチャの影響を受けない．そのため，人の形状を明確に捉えることが可能であり，可視光カメラよりも高精度に人を検出することができる．

図 2.9: 距離ヒストグラムの類似度を計算する流れ [3]．

2.5

向きの変化に対応した手法

人は 3 次元物体であるため，人を正面から撮影した場合と横から撮影した場合では見えが異なる．
そのため，人という同一クラスでありながら，クラス内での見えの変動が大きく異なる．この変動を小さくするためには，例えば，正面や横向きに対応した各々の識別器を作り，各々の識別器により人を検出すれば良い．このように，向きのようなサブクラスの概念を考慮した考え方は，顔の回転や向きに対応した顔検出の研究から始まり，人検出にもこの考え方が適用されている．

17

顔の回転に対応する代表的な手法として Rowley らの顔検出法 [72] がある．この手法は，まず顔がどれほど回転しているかを推定するルータと呼ばれる推定器により回転角を推定し，推定した角度に顔画像を回転させて正面顔に変換する．そして，Neural Network により学習した識別器により顔画像を識別する．Jones らも同様に，顔の回転角を推定した後に顔を識別する手法を提案している[34]．また，向きも回転の問題と同様のアプローチで解くことができる [73, 74]．
Rowley らの手法に代表されるような顔の回転や向きを推定した結果に応じて識別する手法は，回転や向きに対応することができるが，推定に失敗した場合は次段の識別処理も失敗する問題がある．
この問題を解決するために，回転や向きに対応した識別器を階層的に構築する手法が提案されている．Li らは，Detector Pyramid と呼ばれる顔向きを階層的に表現した識別器 [75] を提案し，顔の向きに対応しつつも高速な顔検出を実現している．この手法は，識別器の構築に疎密探索法の考え方が導入されている．例えば，階層的に表現される識別器の上位層では顔の向きを疎に分割し，下位層に進むにつれ顔の向きを細かく分割する．さらに，カスケード型識別器のアプローチも導入する
ことにより，顔の向きに対応した高速な顔検出が可能である．Huang らも，顔の回転と向きを階層的に表現するために木構造を利用し，Vector Boosting により識別器を学習している [76]．Huang らの手法は人検出法 [4] にも適用され，図 2.10 に示すように人の向きに対応した検出が可能である．

図 2.10: Hou らの手法による人検出結果の例 [4]．
ここまでに取り上げた手法は，検出対象の回転や向きに対応することができる一方，回転や向きの角度を事前に研究者が分割する必要がある．そのため，学習サンプルに対して人と背景のラベル
以外に，回転角と向きのラベルを与えなければならない．この問題を解決するために，Wu らは自動的に人の向きに対応した手法として Cluster Boosted Tree(CVT)[5] と呼ぶ階層的な識別器を提案している．CVT は，図 2.11 のように識別器を木構造で表現することで人の向きに対応した識別器が構築される．この手法は，識別器を Boosting により学習する過程において学習誤差が収束状態にある
場合に，k-means 法により学習サンプルを分割する．そして，分割したそれぞれの学習サンプルで識別器を学習する．これを繰り返すことで，人の向きのラベルを付与することなく，人の向きに対応した識別器を学習することができる．同様に，土屋らも自動的に人の向きに対応した識別器を学習する方法 [6] を提案している．土屋らの手法は，ソート問題で利用される分割統治法のアプローチに基づき，Boosting により識別した結果から学習サンプルを分割し，多クラス分類問題を扱う Joint

Boosting をベースとした改良型 Joint Boosting により識別器を学習する．図 2.12 は 3 クラスについての多クラス識別器を表現している．各カテゴリに分けられた学習サンプルから作成した平均勾配
画像を見てもわかるように，正面や横向き毎に学習サンプルが分けられていることがわかる．両手18

法共に，研究者の知識によって向きをクラスタリングするわけではなく，学習結果により学習サンプ
ルをクラスタリングする．そのため，人手で向きに対するラベルを付与する必要がない利点がある．
また，識別結果に応じてクラスタリングするため，必ずしも検出対象の向きに対応した識別器が学習されるとは限らないが，識別に適した学習サンプルの分割が可能であることから，人手でクラスタリングした場合よりも高い検出性能を得ることができる．

図 2.11: Cluster Boosted Tree の構造の例 [5]．

2.6

姿勢の変化への対応

人間は多くの関節を持つことから，複雑な姿勢をとることができる非剛体である．そのため，人画像から抽出した特徴量でありながらも見えの変動が大きくなるため，人に共通した要素を見つける
ことが困難な場合がある．そこで，人体をパーツ (頭部や胴体，手，足など) に分割し，各パーツに対応した識別器の結果を統合することで人を検出するパーツベースの手法が提案されている．パー
ツベースの人検出法は，人画像毎に異なる位置に存在するパーツに適応的に対応することができる
ため，姿勢の変化に頑健な人検出が可能である．
パーツベースの人検出法は，パーツを検出する識別器とパーツの識別結果を統合する処理で構成されている．姿勢の変動に頑健な人検出を実現するために重要な点は，パーツの定義とパーツの統合方法である．パーツベースの人検出法は，まずパーツを検出する必要があるが，何をパーツと定義するかにより，人検出性能と計算コスト，そしてパーツの統合方法に大きな影響を与える．また，パーツの統合方法も識別結果に大きな影響を与えるため，様々な統合方法が提案されている．
ここでは，まずパーツの定義方法について述べる．そして，パーツの統合手法により，パーツベースの人検出法を以下の 3 つに大別し，各手法について述べる．

• 識別器によるパーツの統合

19図 2.12: 3 クラスに対応した識別器 [6]G は対象クラスの識別に有効な弱識別器群を表わす．G123 の
画像は全学習サンプルの平均勾配，その他は各クラスに分類された人画像から作成した平均勾配画
像を表わす．

• グラフモデルによるパーツの統合• 投票処理によるパーツの統合

2.6.1

パーツの定義人の姿勢によって人画像の見えが変化するが，頭部や胴体，手，足などの一つ一つのパーツに着目すると，パーツ自体の見えの変化は少ない．そのため，パーツベースの人検出法は，人体を見えの変動が少ないパーツに分割するが，どのようにパーツを分けるかにより識別結果が大きく変化する．
また，パーツの統合方法に適したパーツの分割方法でなければ，パーツベースで人を検出する利点が得られなくなるため，どのようにパーツを定義するかが重要となる．パーツの定義方法は，以下の四つに分けられる．

• ルールベース
人画像毎に予め研究者が決めたルールに従いパーツを分割する [7]．例えば，人画像を頭部と右胴体，左胴体，下半身の 4 つに分割する．人画像毎に異なる位置に存在するパーツを適応的に分割できるが，人手でパーツのラベルを付与する必要がある．

• 画像の位置
人画像の位置によってパーツを分割する [55, 77]．例えば，人画像の上部 3 割を頭部，下部 5割を足，それ以外を胴体とすることで，パーツの分割を簡単化することができる．しかしながら，人画像毎に頭部や足，胴体の位置や形状は異なるため，パーツの位置を予め決定する方法

20

ではパーツを適応的に捉えることができない．

• 特徴点ベース
パーツよりも小さな小領域に区切る [50, 78]．ハリスのコーナー検出等により検出した特徴点
を中心とした小さな領域に分割する．切り出したパッチが人のどの部位を捉えるものかは分からないため，人画像のどの部位をパッチが捉えているかを求める必要がある．

• 見えの情報に基づくクラスタリング
学習サンプルから人画像に共通する領域を自動的に定義してパーツとする [8, 79]．Bourdev らは，予め人の関節位置を付与しておき，関節位置のずれが学習サンプルで最小となる領域を

Poselet[79] として定義している．図 2.13 に自動的に定義された Poselet を示す．Poselet は，検出に適したパーツを自動的に定義できる一方，関節位置の情報不可コストがかかる．他にも，

Latent SVM により学習サンプルに共通する見えの情報と位置の情報から自動的にパーツを分割する手法も提案されている [8]．

図 2.13: 自動的に定義された Poselet の例 [7]．

2.6.2

識別器によるパーツの統合

検出した各パーツを統合するアプローチとして，識別器を用いた手法がある．各パーツの識別結
果を SVM や Boosting 等の学習アルゴリズムに入力することで，簡単にパーツを統合することができる．

21

各パーツを識別器により統合する代表的アプローチとして，Mohan らは人間の各パーツを識別する識別器と，それらの識別器の結果を統合する識別器の 2 段階で構成される Adaptive Combinationof Classiﬁers(ACC)[7, 80] を提案している．図 2.14 に ACC による識別の流れを示す．Mohan らの手法は，1 段階目の SVM において，人を頭部と右胴体，左胴体，下半身の 4 つのパーツに分割し，それぞれのパーツに対応する識別器を学習する．2 段階目の SVM では，1 段階目の各パーツに対応した識別器の結果を統合する識別器を学習する．識別時には，検出ウィンドウ内の画像から 1 段階
目の識別器によりパーツを検出し，検出したパーツの識別結果を 2 段階目の識別器により統合する．
各パーツの位置や大きさは，検出ウィンドウを基準として，ある程度の変動を許容するように設定される．

図 2.14: ACC による識別の流れ [7]．
一方，パーツの位置の曖昧さを取り除くために Multi-Instance Learning(MIL)[81] を用いた手法[82, 83, 84] がある．教師あり学習ではサンプルに対して付与されたラベルに基づき学習するが，MIL
では複数のサンプルで構成される bag に対して付与されたラベルに基づき学習する．bag の中にポジティブサンプルが 1 つでも含まれる場合はポジティブクラスの bag，含まれない場合はネガティブ
クラスの bag となる．この MIL のアプローチを取り入れた人検出法では，検出ウィンドウ中のある
座標周辺を適当にサンプリングすることで，あるパーツを捉えるポジティブ bag とする．MIL のア
プローチを導入したパーツベースの人検出法は，人画像毎に異なる頭や胴体，足などのパーツの位置ずれを吸収することができる．これらの方法は，各パーツの位置の変動を吸収することができる
が，各パーツ間の位置の関係性を捉えるまでには至っていない．

2.6.3

グラフモデルによるパーツの統合識別器によりパーツを統合する手法は，パーツを識別する際にパーツの位置や大きさの変動を許容することができるが，パーツ間の関係性を捉える枠組みがないため，人検出に有効なパーツの位置関係を捉えることができない．そこで，パーツの位置関係を利用するアプローチとして，パーツ

22

間の関係性をグラフモデルにより表現する手法が提案されている．グラフモデルによりパーツを統合する手法は，各パーツをノードとしてグラフで表現し，人検出に有効なグラフを学習する．グラフモデルによるパーツを統合する手法は，グラフを学習する方法により二つに分けることができる．
一つ目は最尤法等の生成モデルによりグラフを学習する方法である．グラフモデルによって定義した評価関数を学習サンプルを与えたときに最大とするパラメータを学習する．二つ目は SVM 等の判別モデルによりグラフを学習する方法である．各クラスの学習用サンプルにより特徴空間を人クラ
スと人以外クラスに分ける識別関数を学習する手法である．
まず，グラフの学習に生成モデルを用いた手法について述べる．Xia らは，各パーツの位置関係をStar Model により表現し，グラフを最尤法により学習している [85]．Xia らの手法は，まず人画像
を六つのパーツに分割し，各パーツの識別器をカスケード型識別器により学習する．そして，検出ウィンドウと各パーツの位置関係を Star Model に表現し，カスケード型識別器の出力を入力した時の尤度が学習サンプルにおいて最大となるよう，各パーツの位置のパラメータを最尤法により求める．Star Model は，基準となる検出ウィンドウと各パーツを結ぶが，Constellation Model[86] のように各パーツ間を結ぶように，位置のより強い関係性を表現するモデルも利用されている [87]．
次に，判別モデルを用いた手法について述べる．判別モデルを利用したグラフモデルによりパーツを統合する代表的な手法として Felzenszwalb らが提案した Deformable Parts Model[8, 46] がある．

Deformable Parts Model は，人全身を捉える検出ウィンドウをルートフィルタ，人の部分的な特徴を捉えるパーツフィルタとし，パーツの位置関係を Star Model により表現する．そして，ルートフィル
タの見えに対するスコアと，パーツフィルタの見えのスコア及び潜在変数となるパーツの位置に対するスコアが学習サンプルにおいて最大となるように Latent SVM により学習する．従来法では，人画像のみを用いてグラフモデルを最尤法等により学習していたが，Latent SVM では背景画像も利用して識別器を学習するため，より汎用性の高い識別器を構築できる．図 2.15 に Deformable Parts Modelを用いた人検出の例と各パーツの HOG 特徴量の可視化した例を示す．Deformable Parts Model は，複雑な姿勢の人を検出できる他，ソファーや馬などのクラス内の見えの変動が大きい物体に対しても検出することができる．Deformable Parts Model のコードは Web ページで公開されていることもあり，提案されてから数年で Deformable Parts Model をベースとした人検出法 [88, 89, 90] や物
体認識法 [91, 92] が多数提案されている．

2.6.4

投票処理によるパーツの統合

最後に，投票処理を利用したパーツベースの人検出法ついて述べる．2.6.3 にて述べたパーツベースの人検出法は，頭や肩，胴体，足など人体を構成する各パーツの見えと位置の関係性に基づき人を検出している．これに対して，パーツよりも小さなパッチと呼ばれる領域を検出し，一般化ハフ変換を利用した投票処理に基づいた検出法が提案されている．Leibe らは，パッチベースの物体検出法として，検出とセグメンテーションを同時に行う手法 [9, 78, 93] を提案している．Leibe らの手法による識別の流れを図 2.16 に示す．この手法では，まず未知入力画像からハリスのコーナー検出に
より特徴点を検出し，特徴点を中心とした 25 × 25 画素をパッチとして抽出する．そして，検出対象

23図 2.15: Deformable Parts Model を用いた人検出の例と各フィルタ [8]．(a) は人検出の例，(b) はルートフィルタ，(c) はパーツフィルタ，(d) は各パーツの移動範囲と移動コストを表わしている．
クラスの学習サンプルから作成したコードブックを参照することで抽出したパッチをベクトル量子化する．コードブックを作成する際に記録した学習サンプルのパッチと重心位置の関係より，ベクトル量子化したパッチから物体の重心位置に投票する．最後に，投票結果をクラスタリングすることで重心位置を推定した後，投票したパッチを重心位置から逆投影することにより物体を検出する．
この際，前景と背景領域の情報を記述したマスク画像を重ね合わせることで，物体のセグメンテー
ションも行う．Leibe らの手法では，物体の見えのみに基づいていたが，Space-Time patch[68] と呼ばれる時空間情報を利用した投票処理による手法も提案されている [67]．
これらの手法は，検出対象クラスのみの画像から作成されたコードブックによりパッチを識別した．一方，高精度にパッチを識別するために検出対象と非検出対象の画像を用いる判別モデルを利用する Hough Forests[50] が提案されている．Hough Forests では，多クラスの識別が可能な RandamForest[94] を利用し，人と識別されたパッチを重心位置へ投票することで人を検出する．検出対象と非検出対象のパッチを判別が容易くなるように識別器が構築されるため，Leibe らの手法よりも高精度な検出が可能であり，近年では Hough Forests を発展させた手法 [95, 96, 97] が提案されている．

図 2.16: Leibe らの物体検出とセグメンテーションの流れ [9]．

24

2.7

視点の変化に対応した手法

カメラの俯角が変わると人の見え方が変化する．この問題を解決するために，幾何学的な情報を利用する手法が提案されている．例えば，人とカメラの位置関係，すなわち人をどこから見ているかが分かれば，建物よりも大きな検出ウィンドウを人と誤検出するような誤りを防ぐことができる．
このように，幾何学的な関係性を取り入れることで視点の変化に対応する手法が提案されている．
幾何学情報を利用した人検出法として，Hoiem らの手法がある [10, 47]．Hoiem らは，図 2.17 に示すような人とカメラの幾何関係を人検出のフレームワークに導入することで，視点の変化に対応した人検出を実現している．図 2.18 からもわかるように，地面の上に立っている人は水平線よりも下に存在し，足下は地面の上に存在する．このような幾何学的な関係性を利用するために，カメラ視点の推定結果，地面や空，垂直物のジオメトリの推定結果，人識別器の検出結果の 3 つの要素を考慮して人を検出する．この手法は，3 つの要素をグラフィカルモデルにより表現し，ベイジアンネッ
トワークを用いてそれぞれの関係性を考慮した人検出結果を得る．人検出器の結果のみだけでなく，カメラとの幾何関係や周囲のジオメトリ情報までを考慮することができるため，Hoiem らの手法は
単純な人識別器のみと比べて高精度な検出が可能である．例えば，ジオメトリ情報から人が空に存在しない，カメラ視点からは推定した水平線よりも上には人が存在しないといった誤検出を抑制できる．

図 2.17: 物体とカメラの幾何関係 [10]．

Hoiem らの手法は，カメラの視点を推定しているため，多少の視点の変化に対応することができるが，人画像の見えが大きく変化するような場合には対応することが難しい．そこで，見えの変化が変わるような視点の変化に対応する手法として，Pang らの転移学習を用いた人検出法 [11] がある．
高精度に人を検出するためには，人検出器を動作させる環境で学習サンプルを収集し，そのサンプルを用いて識別器を学習することが望ましい．しかし，学習サンプルを収集するための手間と識別器を学習する時間が必要となる．そこで，Pang らは人検出を行う環境に合わせて事前に Boosting
により学習した識別器を最適化する方法を提案している．Pang らの手法は，事前に大量の学習サン
プルを用いて識別器を学習する．そして，人検出を動作させる環境から少数の学習サンプルを収集し，このサンプルを用いて事前に学習した識別器を最適化する．最適化は 2 つの処理に分けられ，125

図 2.18: 幾何学情報を利用した人検出 [10]．
つ目の処理では Boosting により学習した弱識別器 hm の捉えている局所領域が，人検出器を動作させる環境ではどこに位置するかを推定する．これを特徴の転移と呼び，図 2.19 に示すように視点の異なる人画像においても，弱識別器 hm が同一の人領域を捉えることが可能となる．2 つ目の処理では，Covariate Boost により特徴の転移を行った弱識別器 hm の選択と弱識別器の信頼度 αm を最適化する．人検出を行う環境から収集した少数の人画像と識別器を最適化する計算が必要ではあるが，カメラの視点の変化の影響で人画像の見えが大きく変化する問題に対応することができる．

図 2.19: 特徴の転移と識別器の最適化の概要 [11]．

2.8

人領域の隠れに対応した手法

物体の密度が高い環境や多くの人が存在する混雑下では，人は画像上で他の物体と重なりやすく，
人画像が部分的に隠れる．このような人領域の隠れは，人の特徴を欠損させることに繋がるため，非26

常に高性能な識別器であっても正確に検出することが困難となる．人の隠れに対応するために多くのアプローチは，隠れが発生する可能性があるという予測モデルが導入されている．

Wang らは識別する過程において隠れ領域の判定処理を導入している [12]．Wang らの手法は，識別時に局所領域毎に画像局所特徴量から人と背景を判別し，隠れ領域が存在すると判定した場合には，Mean Shift クラスタリング [49] により，隠れ領域のセグメンテーションを行う．そして，隠れ領域があると判定した場合には，その隠れた領域を考慮したパーツ検出器を適用する．図 2.20 に隠れ領域の推定結果の例を示す．Wang らの手法は，画像の見えに関する特徴量として HOG 特徴量とLBP 特徴量を用いているのみであるが，隠れ領域を推定できていることがわかる．池村らも，TOF
カメラから得られる距離情報を利用して隠れ領域を推定し，隠れが発生している場合にはその隠れ領域を考慮した識別をしている [3]．この手法は，TOF カメラから得られるカメラから物体までの距離を取得できる利点を生かし，検出ウィンドウを三次元実空間においてラスタスキャンする．そのため，検出ウィンドウの世界座標が既知であり，TOF カメラから得られる距離情報と比較することで容易に隠れ領域を推定することができる．識別時には，この隠れ領域を捉える識別器は利用しないようにすることで，隠れ領域の悪影響を抑制している．Enzweiler も同様に，ステレオから得られる距離情報と動き情報から隠れ領域を推定し，隠れ領域に応じて各パーツ領域に対応する識別器に重み付けするアプローチを採っている [98]．どの手法にも共通な点は，まず隠れ領域を推定し，隠れ領域がある場合にはそれを識別時に考慮する点である．より隠れに対して頑健とするためには，如何に隠れ領域を正確に検知できるかであり，見えより隠れを推定するアプローチから見えや距離，動きなど，より豊富な情報を利用するアプローチに発展している．

図 2.20: Wang らの手法による隠れ推定の結果 [12]．上段は入力画像，下段は隠れの推定結果を表わしている．数字は人クラスの尤度を表わし，数字が小さいほど隠れ領域の可能性が高い．

27

2.9

複雑な背景への対応

人の形状を捉えるために適した特徴量を用いたとしても，人に似た形状を持つ複雑なテクスチャを持つ背景画像を正しく識別することは容易ではない．形状を捉える勾配ベースの特徴量は，ある局所的な領域における形状を観測するに留まるためである．より高精度な検出を実現するためには，
例えば頭から肩の Ω のような大域的に人の形状を捉える必要がある．しかしながら，予め大域的な形状を捉えるような特徴量を設計するにしても，顔検出の初期の研究のように研究者の経験に基づくルールベースの手法では，汎用性の低い手法となる問題がある．
そこで，大域的に人の形状を捉える手法として，複数の局所特徴量の共起性を表現する手法が提案されている．この手法は，複数の局所領域を同時に観測することで，局所特徴量の関係性を表現
する．例えば，肩の斜めエッジと胴体の横エッジを同時に観測し，各領域から観測されるエッジの共起性を考慮して識別する．これにより，局所的に人に似たエッジを持つ背景画像であっても正しい識別が期待できる．このような特徴量の共起に着目した手法は，統計学習を利用する手法としない手法の二つに分けることができる．以下に各手法について述べる．

2.9.1

統計学習を用いない特徴量の共起

統計学習を用いない共起表現として，Watanabe らが提案した Co-occurrence Histograms of Ori-

ented Gradients (CoHOG) 特徴量 [13, 51] のような同時生起行列を用いたアプローチがある．図 2.21に示すように，CoHOG 特徴量は，ある局所領域における 2 点の画素から得られる勾配方向の組み合
わせを累積した同時生起行列である．局所領域において，各勾配方向の組み合わせによる共起がどのぐらいの頻度で発生しているかを表現している．そのため，HOG 特徴量よりも局所領域内において詳細な人の形状を表現できるため，高精度な人検出が可能となる．このアプローチを改良し，ス
テレオ画像から得られる距離情報を利用した手法も提案されている [99]．また，同様のアプローチでLocal Binary Pattern(LBP) 特徴量 [56] の共起を表現した手法も提案されている [100]．Tuzel らは，画素の位置や輝度勾配等を特徴ベクトルとし，局所領域の各画素から計算されたベクトルを分散共分散行列で表現し，これを特徴量として利用している [101, 102]．分散共分散行列は対角成分が分散，それ以外は共分散を表わすため，特徴ベクトルを構成する各要素との相関関係を表わすことになる．

2.9.2

統計学習を用いる特徴量の共起

2.9.1 で述べた手法は，予め決められた特徴量の組み合わせ方により特徴量の共起を表現し，それら共起を表現した全ての特徴量により識別器を学習する．そのため，共起を表現したい局所特徴量の次元数が高い場合には，組み合わされる特徴次元数が膨大となるため，学習することが困難となる．
そこで，二つ目の手法として，共起を表現した特徴量を Boosting により評価することで，人の識別に有効な特徴量の組み合わせを選択する手法 [14, 36, 52, 53, 103] が提案されている．三田らは，複数の Haar-like 特徴量を組み合わせて，検出対象の構造に基づいた共起関係を表現する Joint Haar-like28

図 2.21: CoHOG 特徴量の算出の流れ [13]．
特徴量 [52, 104] を提案している．画像から得られる Haar-like 特徴量は，数万から数十万の特徴次元となるため，一つ目の同時生起行列を利用する手法では共起を表現することができない．そこで，複数の Haar-like 特徴量を閾値処理することで 2 値化し，それら 2 値符号を複数組み合わせることで

Joint Haar-like 特徴量を生成し，AdaBoost により Haar-like 特徴量の組み合わせを評価する．これにより，識別に有効な特徴量の組み合わせを自動的に選択することが可能となる．Joint Haar-like 特
徴量のアプローチは，Haar-like 特徴量以外にも勾配情報に基づく特徴量等を利用できる [103]．

図 2.22: Shapelet 特徴量の生成と識別器の学習の流れ [14]．

Sabzmeydani らは，局所領域内の 4 方向エッジを AdaBoost により組み合わせることにより特徴量の共起を表現する Shapelet 特徴量 [14] を提案している．Sabzmeydani らの手法は，図 2.22 に示すように 2 段階の AdaBoost により構成される．1 段階目の AdaBoost では，局所領域における各
画素の 4 方向のエッジから識別に有効なエッジを選択することで Shapelet 特徴量を生成する．そして，2 段階目の AdaBoost では，生成した Shapelet 特徴量から特徴量を選択することで識別器を学習する．AdaBoost により識別に有効な Shapelet 特徴量を選択することで，より人の形状を捉える識別器が学習できる．また，Joint Haar-like 特徴量の特徴量間の共起性と Shapelet 特徴量の局所領
域内の勾配の共起性の両方を捉える Joint HOG 特徴量 [53] も提案されている．Joint HOG 特徴量
も Shapelet 特徴量のアプローチと同様に 2 段階の Boosting により構成される．まず，1 段階目のBoosting では 2 つの局所領域から得られる HOG 特徴量を共起を表現することで Joint HOG 特徴量29を生成し，2 段階目の Boosting では共起を表現した Joint HOG 特徴量を選択する．Joint HOG 特徴
量は Joint Haar-like 特徴量と Shapelet 特徴量の両方の共起表現のメリットを生かすことができる．

2.10

人検出の実用化に向けて人検出を困難とする要因に対して適切なアプローチを採ることにより，高精度な人検出を実現することが期待できる．その一方，人検出を実用化するためには下記に示すように 3 つの項目に対して考える必要がある．

• 人検出の高速化• 学習サンプルの作成の手間• 幾何学情報を用いた検出ウィンドウのラスタスキャン
ここでは，各項目について現在までに取り組まれている研究について述べる．

2.10.1

人検出の高速化

人を検出するためには，膨大な検出ウィンドウを人と人以外に判定する必要があるため計算コストが非常に高い．そのため，人検出技術を実用化するには，汎用的なパーソナルコンピュータよりも性能が低い Large Scale Integration(LSI) や Field-Programmable Gate Array(FPGA) のようなハードウェアでも動作する，低計算量かつ演算効率の良い人検出アルゴリズムが必要不可欠である．人
検出アルゴリズムは，特徴抽出と識別の 2 つの処理に分けることができ，それぞれの処理においてViola と Jones の顔検出法 [27] のアプローチをベースとした高速化が取り組まれている．
特徴抽出の高速化手法は，ある局所領域内の輝度和を高速に求めることができる積分画像 [27] をベースとしている．勾配ベースの特徴量を計算する際に，積分画像を応用した積分ヒストグラム [64]を利用することで，特徴抽出の計算コストを削減した手法 [45] が提案されている．Zhu らは，HOG
特徴量の計算に積分ヒストグラムを利用することにより高速に HOG 特徴量を計算した [45]．積分ヒ
ストグラムを利用することで，各画素において一度の勾配情報の計算で済むため，計算コストを大幅に削減することができる．また，積分画像や積分ヒストグラムは，輝度和やヒストグラムを高速に求めることができることから，積分画像や積分ヒストグラムから計算できる色や勾配等に着目した Integral Channel Features[65] も提案されている．
識別の高速化手法には，識別器を直列に繋げるカスケード型識別器 [27] が採用されている．Zhu ら
は，局所領域から得られる HOG 特徴量と SVM により局所領域に着目した多数の識別器を学習し，それらの識別器をカスケード型に構成することで高速な識別器を構築している [45]．他にも，カスケード型識別器を採用することで識別に必要な計算コストを削減した手法 [54, 85, 88] が提案されている．

30

また，近年では Graphics Processing Unit(GPU) の性能が劇的に進化したことを受け，GPU を用いた高速な人検出法 [105, 106] が提案されている．画像処理に特化した GPU は，演算を行う複数のユニットから構成されている．各演算ユニットは，浮動小数点演算を行うための高い演算能力を持っており，これらのユニットを効率良く並列に動作させることにより，高速な画像処理が可能となる．

GPU を用いた人検出法は，GPU の特性に合わせてアルゴリズムを最適化することにより，HOG 特
徴量と統計的学習手法による人検出法を数十から数百倍の高速化を実現している．

2.10.2

学習サンプルの作成の手間の削減

検出性能の高い識別器を学習するには，大量の学習サンプルを用意すること，学習に用いる人画像と実際に人検出器を稼働させる環境の人画像を同一にすることが必要である．実際に人検出器を組み込んだシステムを多くの環境で動作させることを考えた場合，それぞれの環境で学習サンプルを収集する必要が出てくるため，上記の 2 点を解決することが難しくなる．これを解決する手法として，少数の学習サンプルから実環境で測定されうる変動を含むように変形させた学習サンプルを生成し，生成したサンプルにより識別器を学習する生成型学習 [107] が提案されている．
生成型学習の初期の研究では文字を対象とし，文字に対して多少の位置ずれや回転させることで学習サンプルを生成している [108]．それ以前の研究では，実際に観測されうる誤差的なパターンの変動を学習サンプルが持っておらず，識別する際にも変動を吸収しきれないため，生成型学習のアプ
ローチは手書き文字の認識にとりわけ効果を発揮している．このアプローチは，対象が文字以外にも標識 [109] のように比較的簡単な二次元パターンには適用されたが，人のような非剛体で自由な姿
勢をとるような物体に対しては生成できるサンプルに限界がある．
少数の人画像の学習サンプルから，観測されうる変動を含む人画像を生成することが難しいため，
近年では三次元の人体モデルから学習サンプルを CG により生成する手法 [15] が提案されている．この手法は，仮想空間中にゲームで使用されている人モデルを配置し，仮想カメラから撮影される映像を取得する．この時，人や仮想カメラの三次元位置は既知であるため，映像から自動的に大量の人画像を切り出すことができる．図 2.23 に CG から生成した人画像の例を示す．CG から生成した
人画像は，実画像から切り出した人画像よりもリアリティに欠けて見えるが，生成した人画像を用いて学習した識別器は，人の実画像を用いて学習した識別器と同等の検出性能が得られたと報告されている．同様に，Yamauchi らも三次元人体モデルを用いて人画像を生成し，背景画像も実環境の画像からランダムで切り出すことで，全ての学習サンプルを自動的に生成している [110]．しかしながら，ネガティブサンプルに人画像が混入する恐れがあるため，改良型 MILBoost を用いることで学習への悪影響を抑制している．
これらの手法は，人体モデルの姿勢を自由に変形させることができるが，必ずしも人らしい姿勢であるとは限らない．そこで，少数の人画像から人モデルを学習し，学習したモデルから人画像を生成する手法が提案されている [111]．この手法は，テクスチャが一様の背景の環境で複数の視点か
ら人の歩行動作を追跡し，三次元人体モデルのパタメータを推定する．そして，学習したモデルか
ら人画像を生成することで自然な歩行中の人画像を生成することができる．

31

図 2.23: 人画像の例．上段は実画像，下段は CG から生成された画像の例 [15]．

2.10.3

幾何学情報を用いた検出ウィンドウのラスタスキャン

人検出を実用化する場合，設置するカメラの影響で画像に歪みが発生する場合がある．歪みが大きい場合には，人の見えに悪影響を及ぼすため，歪みの影響を取り除く必要がある．

Li らは，遠近法による歪みの影響で画像の y 軸に平行して直立していないように見える人物を検出する手法を提案している [16]．Li らの手法は，まずカメラキャリブレーションによりカメラパラ
メータを取得し，レンズによる歪みを補正した画像の地面と人物は地面に直立していることを仮定する．そして，地面を基準として三次元空間をラスタスキャンする．遠近法による歪みを除去するた
めに，人物に円柱を当てはめ，円柱に内接しながらもカメラから正面を向く平面を求め，擬似的に人を正面から観測するように平行投影した画像を取得する．識別する際には，擬似的に平行投影した歪みのない画像を用いて識別する．図 2.24 に Li らの手法により人検出した結果を示す．2 次元画
像中をラスタスキャンした場合には遠近法による歪みの影響を受けるため，未検出が多発しているが，Li らの手法は高精度に検出できていることがわかる．李らも同様の考え方により画像の回転や歪みの影響を抑制した手法として，Smart Window Transform[112] を提案している．

2.11

人検出ベンチマーク

多数の人検出法が提案されるにつれ，これらを平等に評価するために画像データベースと統一的な評価指標が整備されている．本節では，人画像データベースと評価指標について述べる．

2.11.1

人画像データベースと作成法

多数の人検出法を比較するためには，同一の人画像データベースで評価する必要がある．そのため，人検出法を評価するためのデータベースが作成され，Web 上で公開されている．

32

図 2.24: Li らの幾何学情報を利用した人検出の結果 [16]．
■ 人画像データベース
表 2.2 に公開されている人画像データベース，図 2.25 に各人画像データベースの例を示す．表中の正規化とは，ある一定の大きさに正規化された画像を表わす．正規化人画像の場合には，画像から人領域を切り出し，一定の大きさに正規化された画像である．正規化画像以外は，切り出し等の処理が行われておらず，画像中に人が存在する画像を表わす．
これらのデータベースの多くは，撮影された人を一定サイズの矩形で切り取られている，もしく
は画像中で人が存在する位置や大きさなどが記述されているアノテーションデータが付随されている．これらのデータベースを用いることで，他の手法と容易に比較することができるため，研究の信頼性を高めるためにも，一般公開されているデータベースを使用することが望ましい．
人検出法を評価するための初めての画像データベースとして，MIT CBCL Pedestrian Data[113]が公開されている．MIT CBCL Pedestrian Data は，人を正面もしくは後ろから撮影した画像で構成されている．また，撮影した場所が限定されている他，多数の画像において人の見えが似ている．その後，Dalal らは HOG 特徴量と SVM による人検出法の提案とともに INRIA Person Dataset[41] を公開している．HOG 特徴量と線形 SVM による人検出法は，撮影する条件をある程度限定した MIT

CBCL Pedestrian Data では人と背景を完全に区別できたとして，Dalal らは MIT CBCL Pedestrian
Data よりも難しいデータベースとして INRIA Person Dataset を作成した．INRIA Person Dataset
は，人を横から撮影した画像だけでなく，直立した人の様々な姿勢の人画像を含むため正しく識別することが難しい．これ以降，人検出に関する多く研究が評価実験に INRIA Person Dataset を利用し

33

図 2.25: 人画像データベースの例．

34

表 2.2: 人画像データベースの比較．
学習用

評価用

正規化人画像

背景画像

人画像

正規化人画像背景画像

MIT[113]

924

-

-

-

-

INRIA[41]

2,416

1,218

288

1,132

453

USC-A[55]

-

-

205

303

-

USC-B[55]

-

-

54

271

-

USC-C[5]

-

-

100

232

-

ETH[114]

1,578

-

1,803

9,380

-

-

1,600

100,000

21,80056,49250,000∗Daimler2006[115]14,400150,000

Daimler2009[116]15,6606,744

NICTA[117]18,700

∗

5,200

-

6,900

TUD[118]

400

-

250

311

Caltech[119]192,000

61,00056,000155,000

5,600∗ は一定の大きさで切り出された画像を表わす．

ている．

INRIA Person Dataset は，人がデジタルカメラで撮影した画像がほとんどであったが，自動車やロボットに取り付けたカメラで撮影した映像より作成したデータベース [115, 116, 119] もある．その中でも，Caltech Pedestrian Detection Benchmark[119] は最も汎用性が高く大量の画像から構成されるデータベースである．この人検出用データベースは，車両に取り付けたカメラより得られる映像から作成されている人検出用データベースである．大量の画像が用意されているだけでなく，人領
域の隠れに対するラベルの付与，時系列の映像データが使用できるなど，非常に汎用性の高いデー
タベースとなっている．

■ 人画像データベースの作成法
質の高い人画像データベースを学習に使用しなければ，識別性能の高い識別器を学習することはできない．また，人検出法を評価する際にも，質の高い人画像データベースを使用しなければ，その手法の性能を正しく評価することはできない．そのため，検出性能の高い人検出法を考えることと同様に，どのようにデータベースを作成するかが非常に重要となる．
人画像データベースの質を左右する要素は大きく二つある．一つ目は，人画像と背景画像の量である．近年提案されている多くの人検出法では，統計的学習手法を利用するため，学習サンプルが少ないと信頼性の高い識別器を学習することができない．また，同様に評価サンプルにおいても十分な量がなければ，信頼性の高い結果が得られない．多くの人検出用画像データベースは，人画像と背景画像共に数千枚から数万枚から構成されている．

35

二つ目は，画像の切り出し方である．特に，人画像においては撮影した画像から人領域を切り出す際に，予め定めた明確な基準に沿って切り出さなければ，人画像毎に人の重心や位置が散乱することとなる．図 2.26 は，INRIA Person Dataset[41] の人と背景の画像から作成した平均勾配画像である．図 2.26(a) からも分かるように，多数の画像から計算された勾配を平均したにも関わらず，人の輪郭が見て取れる，これは，同じ画素上に人の輪郭が多数の人画像において一致しているためである．また，背景画像においては図 2.26(b) のように平均勾配画像に特定の物体の形状が読み取れな
い，すなわち多様なテクスチャや色の背景画像を集める必要がある．

図 2.26: 人画像と背景画像の平均勾配画像．
上記で述べたように質の高い人画像データベースを作成するためには，どのように人画像を切り出すかという基準が必要となる．ここでは，Dalal らが公開している INRIA Person Dataset[41] における人画像の切り出し方について簡単に述べる．Dalal らは図 2.27 に示すように，まず人体を中心となるように人領域を最小となる矩形で囲い，その周囲に数画素のマージンを付与して人画像を切り出している．例外として，手を広げた人や足を横に伸ばすような人は，胴体を中心とするように切り出している．切り出した人画像は，64 × 128 画素となるように正規化している．正規化後の人画像のマージンは 16 画素となるように切り出している．

2.11.2

評価指標

複数の人検出法を平等に評価するためには，同一の画像データベースを使用する他に，評価指標も統一する必要がある．評価指標としては，大きく分けて下記の 2 つの指標がデータベースとともに提案されている．

1. Miss rate VS. False Positive Per Window(FPPW) [41]2. Miss rate VS. False Positive Per Image(FPPI) [119]1. の FPPW は，1 つの検出ウィンドウあたりの誤検出した検出ウィンドウ数を表わす．FPPW による評価には，検出対象として画像から人の領域に合わせて切り出され，ある一定の大きさに正規化された画像が用いられる．2. の FPPI は，1 枚の画像あたりの誤検出した数を表わす．FPPI の評

36

図 2.27: 破線で囲まれた矩形は人領域，実践で囲まれた矩形はマージンを加えた人領域を表わす．
価には，人画像として切り出し等の処理が行われておらず，画像中に人が存在する画像を用いる．2
つの評価指標は一見同じようにも取れるが，検出ウィンドウの統合処理の有無が異なる．検出ウィン
ドウの統合処理を行うことで，誤検出となった明らかに孤立した検出ウィンドウを除去することができる．また，実際に人検出システムを稼働させる場合には，検出ウィンドウの統合処理を含めることが多い．そのため，人検出システムを稼働させる場合と同じ条件により評価できることから直感的に性能を知ることができるため，近年提案される人検出法では FPPI により評価する傾向がある．

1. と 2. は，基本的にトレードオフの関係にある未検出率と誤検出率を比較する．例えば，識別器の出力が閾値以上の場合には人，それ未満の場合には背景とすると，識別器の閾値を変化で未検出率と誤検出率が変化する．ここで問題となるのは，複数の手法を比較する際に未検出率と誤検出率の両方を考慮しなければないことである．各識別器の閾値を調整することで，未検出率もしくは誤検出率の値を一定にし，もう一方の値を比較することも考えられるが，一定の値をどのように決定するかの問題がある．そのため，人検出法の比較においては，閾値を変化させた時の未検出率と誤検出率をプロットした Detection Error Tradeoﬀ(DET) カーブを用いて比較する．未検出率と誤検出率をプロットした際，カーブの面積が小さい方 (グラフの左下にあるカーブ) がより高い検出性能をもつ手法であることを表わす．

2.12

まとめ

本章では人検出の研究の変遷と基本的アプローチについて述べた後，人検出法のサーベイについ
て述べた．

37

人検出は，顔検出法のアプローチを引き継ぎ，画像局所特徴量と統計的学習手法に基づくアプロー
チが一般的である．2000 年代半ばから，顔検出に向けられていた研究者の興味が人に遷移し，非常に多くの人検出法が提案されてきた．顔と比べて人は姿勢の変化や個体差が大きいために見えの変化が大きい．そのため，検出対象が人に遷移する中で，人固有の特徴に基づいた手法が多く提案されている．しかしながら，今なお人の形状をよく捉える画像特徴量を用いたとしても，未だに人に似た背景を誤検出するなどの問題を抱えている．3 章では，この問題を解決するために特徴量間の共起性を表現した共起確率特徴量を提案する．
また，近年提案された人検出法の多くは高精度化を目的としており，実用化を目的とした研究は少ない．人検出の実用化を目的とした場合，問題となるのはメモリ使用量の削減である．基本的に，検出性能と計算コスト，メモリ使用量はそれぞれトレードオフの関係にあり，メモリ使用量を削減すると同時に検出性能と計算コストを維持する必要がある．そこで，6 章では検出性能と計算コストを維持しながら，特徴量を表現するメモリ使用量を削減する手法を提案する．さらに，メモリ使用量を削減しながらも高精度化を実現するために，7 章では量子化残差に基づく遷移尤度モデルを導入した識別器を提案する．

38

第3章

特徴量間の共起性を表現した共起確率
特徴量
Dalal らが HOG 特徴量と SVM による人検出法を提案した以降，2 章で述べたように高精度化や高速化を目的とした人検出法が提案された．HOG 特徴量は簡単な勾配計算であるにも関わらず，人の形状を捉えることができるため，顔検出で利用されていた特徴量よりも高精度な人検出が可能である．しかしながら，今なお人の形状に似た背景を誤検出するなどの問題を抱えている．
この問題を解決するために，HOG 特徴量などの low-level な特徴量間の共起性を表現することにより，検出対象の大域的な形状を捉える mid-level な特徴量を生成する手法が提案されている．mid-level
な特徴量は，複数の low-level な特徴量により捉えられる人の形状を同時に捉えることで，人の形状構造を表現することが可能であり，その有効性が報告されている [104][52][103][14][36][53]．
本章では，従来の特徴量間の共起性を表現するアプローチを改良し，より多様な共起を表現することが可能な共起確率特徴量を提案する．まず，3.1 にて顔検出で利用されている従来の特徴量の共起表現法である Joint Haar-like 特徴量について述べた後，3.2 にて提案する特徴量間の共起性を表現
した共起確率特徴量について述べる．

39

3.1

従来の特徴量間の共起表現法

近年では，検出性能を向上させるため，画像局所特徴量を Boosting により組み合わせ，特徴量間の共起性を表現することで識別に有効な特徴量を生成する手法が提案されている．ここでは，従来の特徴量間の共起を表現する手法と問題点について述べる．

3.1.1

Joint Haar-like 特徴量

Mita らは，複数の Haar-like 特徴量の共起に基づく Joint Haar-like 特徴 [52] を提案した．Joint
Haar-like 特徴量は，図 3.1 に示すように Haar-like 特徴量を 2 値化した符号を組み合わせることで表現され，Joint Haar-like 特徴量の同時確率に基づき識別する．Haar-like 特徴量の組み合わせの評価には，AdaBoost の特徴選択機能を用いることで，識別に有効な Haar-like 特徴量の組み合わせが自動的に決定される．そのため，Joint Haar-like 特徴量では，顔の識別に有効な顔の構造に基づいた特徴量の関係性を捉えることができる．例えば，図 3.1 では，3 個の Haar-like 特徴によって顔の特徴的な部分を捉えている．このように，目や鼻，口のような顔をよく表現する特徴を同時に観測することにより，顔の構造を捉えることができる．これは，単一の Haar-like 特徴量では捉えることができない複数の Haar-like 特徴量間の共起性を捉えることを可能とする．そのため，単一の Haar-like
特徴量よりも表現能力が向上した Joint Haar-like 特徴量は，Viola と Jones の顔検出 [32] と比較して，高精度かつ高速に処理することが可能である．

図 3.1: Joint Haar-like 特徴量による顔の識別の例．

3.1.2

問題点

Joint Haar-like 特徴量は，Viola と Jones の顔検出 [32] よりも高速かつ高精度な顔検出が可能である．しかし，図 3.2 のように組み合わせる 2 値符号の中に誤った 2 値符号が含まれていた場合，Joint

Haar-like 特徴量にも影響するため，最終的な判定に用いられる同時確率によっては誤識別する問題がある．特に，検出対象が人の場合には画像上で物体が重なることでオクルージョンが発生するこ40

とが多いため，人の形状を捉えられない 2 値符号が出力されることが考えられる．そのような誤った 2 値符号が発生した場合には，共起を表現することで識別に悪影響を及ぼす可能性がある．

図 3.2: 隠れ領域が Joint Haar-like 特徴量に及ぼす影響．
そこで，本研究では弱識別器の出力が連続値である Real AdaBoost を利用し，弱識別器の出力を演算子によって結合することによって共起確率特徴量を生成する．Real AdaBoost の弱識別器の出力は，大量の学習サンプルを用いることで統計的な信頼度を実数で出力する．信頼度は，プラスの方向へ大きい場合は検出対象である信頼性が高く，マイナスの方向へ大きい場合は検出対象である
信頼性が低いことを表す．そのため，オクルージョンなどの影響によって局所特徴量を用いた識別が間違った場合においても，それ以外の局所特徴量が正しく識別されることにより，最終的に正しい識別ができる．

3.2

共起確率特徴量

Real AdaBoost の複数の弱識別器から得られる出力を演算子により結合した共起確率特徴量を提案する．Real AdaBoost の弱識別器の出力は，人クラスと背景クラスの出現確率の対数比によって決定する．これは人クラスの尤度，すなわち人の確率を表わす．共起確率特徴量では，人クラスの確率を演算子により結合することで生成される．結合するための演算子は，予め複数用意することで多様な結合の仕方，つまり共起を表現することができる．そのため，従来の共起表現法よりも多様な共起表現が可能となる．共起確率特徴量は Joint Haar-like 特徴量と同様に，特徴量の組み合わせに Boosting を利用する．まず Boosting のアルゴリズムについて述べた後，共起確率特徴量につい
て述べる．

3.2.1

Boosting

Boosting とは，教師付き学習アルゴリズムの一つである．Boosting は識別性能がそれほど高くない識別器を複数組み合わせ，識別性能の高い識別器を作り出すアンサンブル学習である．組み合わされる識別器を弱識別器 h(x)，複数の弱識別器 h(x) から構成される識別器を強識別器 H(x) と呼41

ぶ．Boosting の代表される学習アルゴリズムとして AdaBoost[30] がある．AdaBoost が提案された
以降，Real Adaboost[120] や Logit Boost[121]，Float Boost[122]，LP Boost[123] など改良された学習アルゴリズムが提案されている．ここでは，AdaBoost と AdaBoost を改良した Real AdaBoostの学習アルゴリズムについて述べる．

■ AdaBoost

Boosting の学習アルゴリズムでは，何らかの指標により弱識別器 h(x) を逐次的に選択することで強識別器 H(x) を学習する．AdaBoost の学習アルゴリズムをアルゴリズム 1 に示す．AdaBoost では，学習サンプルに対する重み w という概念を取り入れ，弱識別器 h(x) を選択後に学習サンプルに対して重み付けする．この学習サンプルに対する重みは，次の弱識別器 h(x) を選択する際に，その学習サンプルをどれほど考慮するかを表す．正しく識別したサンプルに対しては小さな重み，誤識別したサンプルに対しては大きな重みを与える．そして，次に弱識別器 h(x) を選択する際には，学習サンプルの重みが大きいサンプルをより考慮するため，識別に失敗したサンプルを正しく識別することができる弱識別器 h(x) を選択することになる．これを繰り返すことにより複数の弱識別器

h(x) から構成される強識別器 H(x) を学習する．
未知入力サンプルを識別する際には，図 3.3 に示すように各弱識別器 h(x) の識別結果と重み α の積を計算し，これらの総和，すなわち強識別器 H(x) の出力を求める．強識別器の出力が閾値以上の値であれば人，閾値以下の値であれば人以外の画像と識別される．

図 3.3: AdaBoost による人の識別の流れ．

AdaBoost の弱識別器 h(x) は出力がニ値であることから Discrete AdaBoost とも呼ばれる．そして，AdaBoost の弱識別器 h(x) は，識別率が 50% を超えるものであれば，どのように設計しても良いとされている．式 (3.4) で表わされる弱識別器 h(x) は，文献 [32] で用いられている閾値処理を利用した識別器である．この弱識別器は，特徴量の値 v(x) と閾値 θ を比較することにより特徴量を二値化する．p ∈ {−1, +1} はパリティ符号を表し，閾値と特徴量の大小関係を変えるための符号である．

42

アルゴリズム 1: AdaBoost の学習アルゴリズム.

1. 入力: I 個の学習サンプル {x1 , y1 } . . . {xI , yI } を用意する．
x は学習サンプル，yi ∈ {−1, 1} は学習サンプルが属するクラスラベルを表す．
2. 初期化: 学習サンプルの重み D を初期化
D1 (i) = 1/I
3. 学習:For t = 1, · · · , T(3.1)//学習ラウンド· 全ての弱識別器候補 H から最もエラー率 ϵt,j が小さい弱識別器候補 ht (x) を選択
ht (x) = arg min ϵ,j

(3.2)

hj ∈H

· エラー率 ϵt,j の算出
IX

ϵt,j =

Dt (i)(3.3)

if p · v(x) > p · θotherwise(3.4)

i:ht (xi )̸=yi· 弱識別器½
ht (x) =10· 弱識別器 h の重み α を算出
1
αt = log2µ1 − ϵtϵt¶(3.5)· 学習サンプルの重み D を更新 · 正規化
Dt+1 (i) =Dt (i) exp[−αt yi ht (xi )]
I
X

(3.6)

Dt (i) exp[−αt yi ht (xi )i=1

End for
4. 出力: 強識別器
H(x) = sign

" T
X
t=1

43

#
αt ht (x)(3.7)

■ Real Adaboost
図 3.4(a) に示すように AdaBoost の弱識別器の出力は 2 値であるのに対し，Real AdaBoost では
弱識別器が図 3.4(b) のように実数を出力するように拡張されている．また，Real AdaBoost の弱識
別器は，各クラスの確率に対して適応的に弱識別器が出力することができる．そのため，確率分布
が，ガウス分布ではなく双峰分布に近い形の場合には，Real AdaBoost の方が識別に適した出力が可能である．例えば，図 3.4 は各クラスの確率に応じた弱識別器の出力を表わしているが，AdaBoost
ではネガティブクラスの確率が双峰分布であるため，入力する特徴量の値が小さい場合においても，
弱識別器はネガティブクラスと出力する．一方，Real Adaboost では各クラスの複雑な分布に応じて適応的に弱識別器が出力できていることがわかる．
また，学習サンプルに対する重み付けの計算も，Real Adaboost は実数で表現される弱識別器の出力を用いているため，弱識別器が 2 値を出力する AdaBoost よりも適応的に個々のサンプルに対して重み付けすることができる．そのため，Real AdaBoost は学習の収束が早く，少ない弱識別器を用いた場合でも高精度な識別器を学習することができる利点がある．Real AdaBoost の弱識別器
も，AdaBoost と同様にどのように設計しても良いとされている．本論文では，文献 [35] で用いられた確率密度関数を利用した方法を採用する．Real AdaBoost の学習アルゴリズムをアルゴリズム 2に示す．

図 3.4: AdaBoost と Real AdaBoost における弱識別器の出力の違い．

44

アルゴリズム 2: Real AdaBoost の学習アルゴリズム.

1. 入力: I 個の学習サンプル {x1 , y1 } . . . {xI , yI } を用意する．
x は学習サンプル，yi ∈ {−1, 1} は学習サンプルが属するクラスラベルを表す．
2. 初期化: 学習サンプルの重み D を初期化
D1 (i) = 1/I
3. 学習:For t = 1, · · · , T(3.8)//学習ラウンド· 最も評価値 Zt,j が大きい弱識別器 h(x) を選択
ht (x) = arg max Zt,j
hj ∈H

(3.9)

· 評価値 Zt,j の算出
Zt,j = 1 − 2

Xq

W+k W−k(3.10)

Dt (i)(3.11)

Dt (i)(3.12)k· 確率密度関数 W+ , W− の算出
W+k =

X

i:k∈K∧yi =+1

W−k

X

=

i:k∈K∧yi =−1

End for· 学習サンプルの重み D を更新 · 正規化
Dt+1 (i) =Dt (i) exp [−yi ht (xi )]I
X(3.13)

Dt (i) exp [−yi ht (xi )]i=1

h(xi ) =1 W+k + ϵln
2 W−k + ϵ(ϵ = 1/I)(3.14)

End for
4. 出力: 強識別器
H(x) = sign

" T
X

#
ht (x)

t=145(3.15)

3.2.2

共起確率特徴量による特徴量の共起表現

共起確率特徴量は，特徴量から人クラスの尤度を算出し，これらを算術演算子により組み合わせることで表現する．図 4.1(a) に共起確率特徴量の算出の例を示す．共起確率特徴量は実数で表現される人クラスの尤度を組み合わせているため，人領域の隠れが発生しても，その隠れ領域の影響を受けにくい．例えば，図 4.1(b) のような隠れが発生した場合，隠れが発生していない局所領域から得られる特徴量が人を強く表現するならば，隠れの影響が少ない共起確率特徴量が生成される．
観測した特徴量から人クラスの尤度を求めるために，本研究では Real AdaBoost を利用する．3.2.1
でも述べたように，Real AdaBoost は AdaBoost を発展させた学習アルゴリズムである．AdaBoostの弱識別器が対象クラスと非対象クラスの 2 値を出力するのに対し，Real AdaBoost の弱識別器は検出対象のクラス尤度を出力する．

図 3.5: 共起確率特徴量の算出と識別の流れ．

Real AdaBoost の弱識別器は，式 (3.14) で示した通り，人クラスの確率密度関数 W+ と背景クラス W− の確率密度関数の対数比によって表現される．共起確率特徴量は，複数の弱識別器を演算子によって結合することにより特徴量間の共起性を表現する．例えば，2 個の特徴量を用いて共起確率
特徴量 c1, c2 を表現するならば式 (3.16)，(3.17) のように表すことができる．

c1 =

h1 (x) + h2 (x)(3.16)c2

h1 (x) × h2 (x)(3.17)=46

式 (3.16)，(3.17) で表される共起確率特徴量は，結合に使用する演算子が異なる．このように複数の演算子により組み合わせることができるため，多様な共起の表現が可能である．各弱識別器の値と共起確率特徴量の関係を図 3.6 に示す．和演算子により結合される共起確率特徴量 c1 は，特徴量を総合的に捉えるような表現が可能である．そのため，片方の特徴量が隠れやノイズ等の外乱の影響を受けた場合でも，もう一方の特徴量がクラスをよく表現していれば，そのクラスを反映した特徴
量となるため，多少の特徴量の変動を吸収できるといえる．積演算子により結合される共起確率特徴量 c2 は，両方の特徴量が対象のクラスを捉えていないと，そのクラスを反映した特徴量にならない．そのため，隠れや形状の変化が少ない特徴量を観測し，その両方が対象クラスを捉えるような特徴量が選択されることが期待できる．

図 3.6: 演算子の違いによる共起確率特徴量の値の比較．

3.2.3

最適な特徴量の組み合わせ探索

ここまでに述べた方法により，共起確率特徴量を生成することができる．実際に共起確率特徴量を用いて識別器を学習する際には，入力特徴量が 1000 次元，2 個の特徴量の組み合わせ，2 つの演算子を用いる場合，共起確率特徴量は 1000 × 999 × 2 = 1, 998, 000 個の特徴量候補ができる．そして，この特徴量候補から Real AdaBoost により特徴量を選択することで，識別に有効な特徴量の組
み合わせを Boosting を利用して自動的に選択することができる．しかしながら，全ての特徴量の組
み合わせを評価するためには，学習に膨大な時間が必要になる．そこで，本研究では 2 つの特徴量の組み合わせ探索法を検討する．
一つ目は，効率的な特徴選択法として提案されている Sequential Forward Selection(SFS)[124] を用いる方法である．図 3.7 に SFS による特徴選択の流れを示す．SFS による特徴選択アルゴリズム
は，まず全ての特徴量から最も識別性能の良い特徴量を 1 つ選択し，次に一つ目に選択した特徴量と組み合わせた時に最も良い識別性能となる 2 つ目の特徴量を選択する．これを予め選択する特徴47

量数 n となるまで繰り返す．特徴量の次元数が m である場合，全ての組み合わせを試行する際の計算量は O(mn ) となるが，SFS を用いた場合の計算量は O(m × n) となるため，複数の特徴量を組み合わせる場合においては非常に効率の良い特徴選択が可能となる．

図 3.7: SFS による特徴量の組み合わせ探索．数値は識別率を表わす．
二つ目は，全ての特徴量から識別に有効な特徴量プールを作成し，プール内の特徴量のみを組み合わせる方法である．特徴量プールは，学習の前に全ての特徴量について評価し，識別性能の良い k
個の特徴量を選択する．そして，この k 個の特徴量プール内の特徴量のみを使用して組み合わせる．
この時の特徴量選択に必要な計算量は O(m + k n ) となる．

SFS を利用した特徴選択は，組み合わせ数が多い場合にも計算コストを抑制することができる一方，逐次的に特徴量を選択するため，最適な特徴選択が行われない場合がある．特徴量プールを作成する方法では，識別に有効な特徴量のみを用いて特徴選択を行うため，最適な特徴選択に近いが，組み合わせ数が多い場合には計算コストが大きすぎるため学習に使用できない場合がある．本研究では，組み合わせ数が 2 個の場合には特徴量プールを利用する特徴選択法，3 個以上の場合には SFS
利用する特徴選択法を用いる．

3.2.4

特徴量の最適な組み合わせ数の推定

3.2.2 では，2 個の特徴量を組み合わせる場合について述べたが，3 個以上の特徴量を組み合わせる
場合においても，同様のアプローチで容易に拡張できる．組み合わせる特徴量を N 個に増やすことにより，より強力な弱識別器を作成することができる．しかしながら，強い共起性を表現するほど学
習サンプルに過適合した識別器となる恐れがあり，汎用性の低下に繋がることが考えられる．そこ
で，Real AdBoost の各学習ラウンドにおいて最適な特徴量の組み合わせ数を推定する．
最適な特徴量の組み合わせ数の推定には，文献 [52] と同様に hold-out 法を利用する．図 3.8 に

hold-out 法による特徴量の最適な組み合わせ数の推定の流れを示す．hold-out 法により特徴量の最適な組み合わせ数を推定するために，学習用サンプルとは別に M 個の検証用サンプルを準備し，検証用サンプルを用いて最適な組み合わせ数を推定する．予め，特徴量の組み合わせの上限 Nmax を設定し，特徴量の組み合わせ数 N を上限まで増加させる．そして，この中から誤識別率 ET ′ が最小48

となる組み合わせ数 N を採用する．
′′
その学習ラウンド T までの強識別器により検証用サンプル (x′m , ym
) に対する識別誤り率 ET ′ を最小とする N を選択している．誤識別率 ET ′ は，次式に示す様に誤識別した検証用サンプルの数を計数することにより求められる．

1 X′)
I(HT ′ (x′m ) ̸= ym
M m=1
M

ET ′ =(3.18)

ここで，HT ′ (x) は，現学習ラウンド T ′ までに選択した弱識別器から構成される強識別器を表す．
′
I(HT ′ (x′m ) ̸= ym) は，HT ′ (x′m ) の識別結果が正しいならば 0，誤りならば 1 を出力する．
′

HT ′ (x) = signT³X´ht (x)(3.19)

t=1

図 3.8: Hold-out 法による特徴量の最適な組み合わせ数の推定．

3.3

まとめ

本章では特徴量間の共起性を表現した共起確率特徴量を提案した．共起確率特徴量は，Real Ad-

aBoost の複数の弱識別器の出力を演算子により結合することで生成される判別的な特徴量である．
Reak AdaBoost の弱識別器は人クラスと背景クラスの出現確率の対数比によって決定され，実数を出力する．そのため，2 値符号を組み合わせることにより共起を表現する従来の共起表現法と比べて，より表現力の高い共起を表現することが可能である．4 章と 5 章にて共起確率特徴量の有効性を確認するための評価実験を行う．

49

第4章

和と積演算子を用いた共起確率特徴量に基づく人検出
3 章では特徴量間の共起性を表現した共起確率特徴量を提案した．共起確率特徴量は，実数で表現される Real AdaBoost の弱識別器の出力を演算子で結合することで生成される．演算子として和と積の二種類を用意することで，より多様な共起表現が可能である．本章では，和と積演算子を用いた共起確率特徴量の有効性を確認する．4.1 では，人検出に有効なアピアランス特徴量である HOG
特徴量を用いて共起確率特徴量を生成し，評価実験により有効性を示す．4.3 では，アピアランス特徴量と時空間特徴量の共起を表現するために，HOG 特徴量とピクセル状態分析の結果を用いた PSA
特徴量により共起確率特徴量を生成し，異なる特徴量間の共起性による効果について述べる．

51

4.1

アピアランス特徴量の共起3 章にて述べた共起確率特徴量は，複数の特徴量を組み合わせることにより共起性を表現した特徴量である．本節では，共起確率特徴量によりアピアランス特徴量の共起性を表現する．アピアラン
ス特徴量として人検出に用いられる HOG 特徴量を採用する．図 4.1 に示すように，複数の人の形状の関係性を捉えることで，人検出性能の向上を目的とする．

図 4.1: HOG 特徴量を用いた共起確率特徴量の生成．

4.1.1

HOG 特徴量2 章にて述べたように，人検出に適した画像局所特徴量が多数提案されている．その中でも，HOG
特徴量は簡単な処理ながらも高い検出性能が得られるため，非常に多くの研究に用いられている．本
研究では，共起確率特徴量を生成するためのアピアランス特徴量として HOG 特徴量を用いる．

HOG 特徴量は，局所領域における輝度勾配をヒストグラム化した特徴量である．局所領域において勾配を累積することにより，局所領域に含まれる人の輪郭を構成するエッジを勾配方向ヒストグ
ラムにより表現することができる．近接画素との勾配を局所領域毎にヒストグラム化するため，局
所的な幾何学変化に頑健という特長がある．また，局所的な領域で特徴量を正規化するため照明の影響を受けにくいという特長もある．

HOG 特徴量を求めるためには，まず各ピクセルの輝度 I(x, y) から勾配強度 m と勾配方向 θ を次式より算出する．

m(x, y) =q
Ix (x, y)2 + Iy (x, y)2

θ(x, y) =tan−1

Iy (x, y)Ix (x, y) I (x, y) = I(x + 1, y) − I(x − 1, y)x Iy (x, y) = I(x, y + 1) − I(x, y − 1)

52

(4.1)
(4.2)

(4.3)

次に，セルと呼ばれる領域 c (p × p ピクセル) における N 方向の勾配方向ヒストグラム Vc ={vc (1), vc (2), · · · , vc (N )} を作成する．
Vc (θ′ ) =XXxm(x, y)δ[θ′ , θ(x, y)]

(4.4)

y

ここで，δ は Kronecker のデルタ関数であり，勾配方向 θ(x, y) を量子化したとき，量子化勾配方向

θ′ に含まれる場合は 1 を返し，それ以外は 0 を返す s．最後に，勾配方向ヒストグラムをブロック領
域 (q × q セル) において正規化する．

vc (n)vc (n) = vÃ!
u q×q Nu XX
2tvc′ (k) + ε(4.5)

c′ k=1

ここで，ε は分母が 0 の場合の計算不能を防ぐ係数であり，ε = 1 とする．n は正規化対象となる勾配方向を表わす．ブロック領域は，正規化対象のセルと重なるように 1 セル毎移動させる．そのた
め，勾配方向ヒストグラムは，異なるブロック領域で正規化される．正規化後の勾配方向ヒストグラ
ム Vc は，Vc = {vc (1), vc (2), · · · , vc (B × N )} となる．ここで，B はブロック領域に含まれるセル数である．

図 4.2: HOG 特徴量の算出の流れ．

Dalal らは，人検出に適した HOG 特徴量のパラメータを実験的に求めている [41]．例えば，入力
画像が 64 × 128 画素の場合，勾配方向は 9 方向，セル領域は 8 × 8 画素，ブロック領域は 2 セルが良い検出性能であったことを報告している．

4.2

入れ子型 Real AdaBoost による識別器の学習

HOG 特徴量を用いて共起確率特徴量を生成し，Real AdaBoost により識別器を学習する．特徴量を結合するための演算子として，和と積演算子を用いる．3.2.3 でも述べた通り，共起確率特徴量を生成する際に高次元ベクトルとして表現される HOG 特徴量の全ての組み合わせを評価することは，

53膨大な計算コストを必要とするため現実的ではない．そのため，本研究では最適な特徴量の組み合
わせ探索法として，3.2.3 で述べた識別に有効な特徴量プールを作成し，プール内の特徴量のみを組み合わせる方法を採用する．そして，最適な特徴量の組み合わせ探索法と Real AdaBoost の学習ア
ルゴリズムを組み合わせた入れ子型 Real AdaBoost により識別器を学習する．
図 4.3 に，入れ子型識別器による学習の流れを示す．まず，1 段階目の Real Adaboost により学習
サンプルから抽出した HOG 特徴量を用いて，式 (3.10) で各特徴量の評価値を計算する．そして，識別性能の高い特徴量の順番にソートし，上位 N 個を特徴量プールする．N は大きいほど，識別に有効な共起確率特徴量を生成できる可能性が高くなるが，組み合わせの評価に必要な計算コストが大きくなる．本研究では，予備実験より N = 200 とした．作成した特徴量プール内の HOG 特徴量のみを組み合わせることで共起確率特徴量を生成し，2 段階目の Real AdaBoost により弱識別器を学習する．そして，選択された弱識別器により学習サンプルの重みを更新する．上記を繰り返すこと
で，Real AdaBoost の強識別器を学習する，入れ子型 Real AdaBoost のように各ラウンドで特徴量
プールを作成することにより，識別に有効な共起確率特徴量を作成することができる．

図 4.3: 入れ子型 Real AdaBoost による識別器を学習する流れ．

4.2.1

評価実験

アピアランス特徴量を用いた共起確率特徴量の有効性を確認するために下記に示す 2 つについて実験する．
実験 1：提案手法と従来法の比較実験
実験 2：特徴量の最適な個数の推定■ 実験概要実験 1 では，従来の共起表現法 [52] と提案手法を比較し，提案手法の有効性について確認する．実験 2 では，共起確率特徴量を生成するための特徴量数を変化させたときの検出性能を比較する．
手法の比較には Detection Error Tradeoﬀ(DET) カーブを用いる．DET カーブのグラフは，横軸に False Positive Per Window(FPPW)，縦軸に Miss Rate を表し，識別器の閾値を変えながら結果

MIss rate と FPPW をプロットする．プロットした点を繋いだカーブが，よりグラフの左下に位置

54

すれば検出性能が高いことを表す．

■ データベース
人検出法を評価するためには一般的に公開されているデータベースを使用することが望ましい．しかしながら，共起確率特徴量を生成する際の特徴量の最適な数を推定するためには，検証用サンプルを用意する必要がある．一般的なデータベースは検証用サンプルが用意されていないため，人画像データベースを自作した．
人画像のベースとなる映像を撮影するために中部大学キャンパス内の屋外にて人の通行量が多い
通りにて撮影した．撮影には Sony HDR FX1 を使用した．表 4.1 に HDR FX1 の性能表を示す．カ
メラを地上から高さ約 6m〜12m，設置角度を下方約 30◦ となるように設置した．様々な場所で撮影しているため，背景や照明，人の向きなどが異なったデータベースとなっている．
表 4.1: SONY HDR FX-1 の性能．
総画素数

112 万画素

有効画素数

107 万画素 3CCD

F値

F1.6〜2.8フィルター径

7mm

フォーカス

自動

アイリス

自動

ホワイトバランス

自動実験に使用する人画像データベースは，映像から人の全身を含むように切り出すことで作成する．
実際に屋外にて撮影した映像から人の画像を切り出す例を図 4.4 に示す．切り出し方法は，まず人領域が内接するような矩形により囲い，矩形の周囲にマージン領域を加える．マージンの大きさは，矩形の縦幅と横幅のそれぞれ 10% とする．そのため，最小の矩形の大きさを 100% とした場合，切り出される画像は 120% となる．そして，切り出された画像は一定の大きさに正規化する．正規化サイズ及び HOG 特徴量，予備実験より得られた下記に示す最適なパラメータを使用する．

• 正規化サイズ 30 × 60 画素• セル 5 × 5 画素
• ブロック 3 × 3 セル
上記のパラメータを使用し，HOG 特徴量を算出した場合，3,240 個の特徴量が得られる．
複数の環境下で撮影した映像を学習用と評価用の映像に分類し，学習用サンプルと評価用サンプ
ルを切り出した．学習用はポジティブサンプルは 2,053 枚，ネガティブサンプルは 6,253 枚を用意し55

図 4.4: 画像の切り出し例．(a) 画像から人画像を切り出す例．(b) 切り出したサンプルの例．赤枠は人を内接する矩形，青枠は矩形にマージン領域を加えた領域を表す．
た．評価も学習と同様に切り出した画像を用いる．評価用はポジティブサンプルは 1,023 枚，ネガ
ティブサンプルは 1,233 枚を用意した．なお，評価用画像に関しては，検出ウィンドウの位置ずれを考慮するために，人の重心位置をランダムで移動させて切り出している．そのため，数画素分の位
置ずれが発生している．また，hold-out 法により結合する特徴量の個数を推定する実験では検証用サンプルも必要となるため，新たに検証用としてポジティブ，ネガティブサンプル共に 1,000 枚を用意した．図 4.5 に学習用サンプルの一部を示す．

図 4.5: 画像データベースの例．

■ 実験結果提案手法と従来法の比較実験

56

実験 1 では，提案手法の共起表現の有効性を確認するために，共起を表現しない方法 (HOG+Real

AdaBoost)，従来の共起表現法 [52](HOG+従来の共起表現法) との比較実験を行う．学習は性能評
価を平等に評価するために，使用する特徴量を 500 個に統一する．
図 4.6 に実験結果を示す．まず，提案手法と共起を表現しない方法との比較を行う．誤検出率 5.0%の未検出率を比較した場合，提案手法は従来の共起表現法よりも検出率が 27.8% 向上した．次に，提案手法と従来の共起表現法の比較を行う．誤検出率 5.0% の未検出率を比較した場合，提案手法は従来の共起表現法よりも検出率が 6.8% 向上した．これは，提案手法では複数の演算子により弱識別器の出力を結合するため，従来法よりも多様な結合の表現が可能になったと考えられる．

図 4.6: 実験 1 の結果の DET カーブ．

図 4.7: 正識別可能となったサンプルの例．
次に，従来の共起表現法では正しい識別ができないが，提案手法では識別できるようになった例
を図 4.7 に示す．図 4.7(a) は，オクルージョンが発生している場合や人の形状変化が激しい場合にお57

いても正しい識別が可能になった．図 4.7(b) は，縦方向の強い勾配が人の形状に似ているため，従来法では誤検出していたが，提案手法では人に似た背景に対しても頑健に検出が可能となった．
特徴量の最適な個数の推定

HOG 特徴量の結合数による検出性能の違いを比較する．識別に用いる HOG 特徴量の数が検出精度に影響を与えないように，強識別器に使用する HOG 特徴量の数は 500 個に固定する．表 4.2 に，学習回数と 1 個の弱識別器に用いる特徴量の数，強識別器に用いる特徴量の数を示す．弱識別器に用いる特徴量が 1 個の場合は共起表現できないため，HOG 特徴量と Real AdaBoost を組み合わせた手法となる．また，弱識別器に用いる特徴量数として最適な数を推定するために hold-out 法により求める手法は，1 個の弱識別器における HOG 特徴量の最大結合数 Nmax = 7 とする．
表 4.2: 識別に用いる特徴量の数と学習回数．
弱識別器に用いる特徴量数

学習回数

全特徴量数

1

500

500

2

250

500

3

167

501

5

100

500

7

72

504

Nmax = 7110500

表 4.3 に実験結果を示す．実験結果より，共起表現した手法が全体的に良い結果が得られていることがわかる．例えば，Nmax = 7 とした hold-out 法により最適な組み合わせ数を推定した識別器は，共起を表現しない方法よりも誤検出率 5% において検出率が 37.1% 向上している．表 4.3 からも分かるが，組み合わせ数を増加させるほど検出率が向上するが，7 個組み合わせると検出率が低下している．この理由は，組み合わせ数が多過ぎた結果，学習サンプルに対して必要以上に適応したため汎化性能が低下したことが考えられる．このような識別器の過学習を抑制するためにも，hold-out 法
により最適な特徴量の組み合わせ数を推定するが重要であることが分かる．
表 4.3: 誤検出率 5.0%における検出率．
弱識別器に用いる特徴量数

検出率 [%]

1

50.2

2

78.6

3

84.0

5

84.6

7

81.6

Nmax = 787.3

58

図 4.8: 学習回数 30 ラウンド毎に累積した HOG 特徴量の組み合わせ数の分布．

4.2.2

選択された特徴量■ 特徴量の最適な組み合わせ数の考察

hold-out 法を用いて組み合わせる特徴量の最適な個数を推定した手法において，学習時に選択された HOG 特徴量から考察を行う．hold-out 法によって組み合わせる特徴量の最適な個数が，各学習ラウンドにおいてどのように変化しているかに着目する．Nmax = 7 としたときの学習回数 30 ラ
ウンド毎に累積した HOG 特徴量の組み合わせ数の分布を図 4.8 に示す．図 4.8 から学習ラウンドの初期では，6 個や 7 個といった多数の HOG 特徴量が組み合わされ，学習ラウンドが進むにつれて

HOG 特徴量の組み合わせ数が減少していることがわかる．
次に，各学習ラウンドにおいてどのような HOG 特徴量が選択されているかに着目する．図 4.9 に学習サンプルの平均勾配画像と各学習ラウンドで選択された HOG 特徴量を可視化した例を示す．学
習ラウンドの初期では，人の輪郭に沿った HOG 特徴量が多数選択されている．例えば，学習ラウン
ド 1 回目では，人の頭部，手，足部の形状を捉える HOG 特徴量が選択されている．さらに，2 回目
では人の左半身，3 回目では右半身のシルエットを捉えるような HOG 特徴量が選択されている．学
習の初期では，多数の HOG 特徴量により人の形状を捉えていることから，人の大まかなシルエット
形状の情報を捉えることができると考えられる．また，学習の後半では少数の HOG 特徴量が選択されており，平均勾配画像の形状とは異なる形状を捉えている．そのため，少数のサンプルに適した形
状を捉えていると考えられる．

■ 和と積演算子の効果
特徴量を結合する各演算子の効果について考察する．本手法では，共起確率特徴量の生成のために和演算子 (+) と積演算子 (×) の 2 種類を使用し，Boosing により自動的に演算子選択している．そ59

図 4.9: 平均勾配画像と選択された HOG 特徴量の可視化．
のため，2 種類の演算子が異なる性質を持っていた場合，各学習ラウンドにおいて有効な共起の表現を行う演算子が選択される．図 6.7 は，各演算子を用いた場合の検出精度である．結果より和演算子の方が検出性能が高く，両方を用いることによりさらに検出性能が向上している．そのため，和と積の単一の演算子だけでは表現不可能な共起表現があり，表現方法が異なる演算子を複数使用することで検出性能が向上したと考えられる．
また，和と積の演算子の両方を使用した場合において，学習ラウンド毎に各演算子が選択された割合を図 4.11 に示す．学習の初期では，和演算子の方が多く選択され，学習の中盤は積演算子，後半は同程度の割合であることが分かった．これは，学習初期では多くの学習サンプルを正識別するために和演算子が多く選択され，中盤以降は，学習サンプルの重みが変化し，間違えやすい学習サ
ンプルが重みが高くなっているため，これらのサンプルを中心に正識別させるように積演算子が選択されていると考えられる．

図 4.10: 各演算子を用いた場合の検出精度の比較．

60

図 4.11: 学習によって選択された各演算子の割合．

4.3

アピアランスと時空間特徴量との共起

4.1 節では，アピアランス特徴量を用いて共起確率特徴量を生成したが，それ以外の特徴量との共起性を表現することも可能である．本節では，新たに人の独特の動きを捉える時空間特徴量を提案
し，アピアランス特徴量との共起性を表現する．

4.3.1

時空間特徴量HOG 特徴量などのアピアランスベースの特徴量は，人の形状を捉えることができるが，人の形状に似た背景テクスチャが存在する場合，非常に類似した特徴量となるため誤検出する要因となる．この誤検出を防ぐためには，人の形状を表現するアピアランス特徴量以外に，人と背景を判別できる要素が必要である．その一つとして人の動きを捉える特徴量が考えられる．ここでは，人独特の動きを捉えることが可能な時空間特徴量を検討する．

■ 動きのモデル化
動きの情報は，大きく 2 つに分けられる．一つ目は背景差分法に代表されるように空間的な情報を表す動きである．二つ目はフレーム間差分法やオプティカルフロー [125] に代表されるような物体の移動ベクトルを表す動きである．背景差分による前景領域の抽出は，人の輪郭のみならずシルエットとして捉えることが可能であるため，非常に強力な特徴量を抽出できると考えられる．一方，フレーム間差分やオプティカルフローは，移動した画素や移動量を捉えられるため，人の動きそのものを表現することができる．
ここで，歩行中の人の動きについてよく見ると，人の歩行動作は図 4.12 からもわかるように軸足

61

以外の動きは小さく，軸足は非常に動きが大きい．歩行中の人は非常に独特な動きをしていることがわかる．このような人独特の動きを捉えるためには，動いている部分と動いていない部分の動きを同時に捉える必要がある．背景差分法のみでは人の動きを捉えることができず，フレーム間差分法のみでは動いている領域以外が捉えられない．また，オプティカルフローでは，画素の移動量と移動方向を求めることができるが，物体検出では必要以上の情報であり，これらの情報を有効活用す
ることは難しい．さらに，一般的にノイズに弱いことや処理コストが大きいなどの問題もある．そこで，本研究では背景差分とフレーム間差分より得られる両方の動きを捉えることが可能なピクセ
ル状態分析 (Pixel State Analysis:PSA)[126] を利用し，人独特な動きを捉える時空間特徴量として

PSA 特徴量を提案する．

図 4.12: 歩行者の動き．

■ ピクセル状態分析
ピクセル状態分析は，ピクセルの状態の時間変化をモデル化することにより，図 4.13 の状態遷移
図のように，各ピクセルを背景 (Background)，静状態 (Stationary)，動状態 (Transient) の三状態に判別する手法である．
これらの状態遷移を捉えるには，輝度値の急激な変化 (Motion Trigger) と輝度値の安定度 (Stability

Measure) に着目する．まず最初に，輝度値の急激な変化の検出を行う．ここで，現在のフレームから k フレーム前の輝度値を It とする．輝度値の変化量 T を求めるには，It と t よりも前フレームのIt−j の差分の絶対値を算出する．変化量 T は次式より算出する．
T = max{|It − I(t−j) |, ∀j ∈ [1, 5]}(4.6)

急激な輝度値の変化がピクセル上に生じたとき，変化量 T の値は大きくなる．次に，ピクセルの安定度 S について考える．安定状態の検出には，t より後の k フレームに着目する．安定度 S は次式より算出する．

k
S=

k
X

I 2 (t + j) −

k
³X

j=0

j=0

k(k − 1)62

´2I(t + j)(4.7)

図 4.13: ピクセルの状態遷移図．
安定度は，フレーム t から t + k までの輝度値の分散であり，安定した状態では安定度 S は小さくなる．ここで，各ピクセルの状態を表す M は，背景のとき bg，動状態のときに tr，静状態のときにst をとるように，図 4.14 に示すアルゴリズムによって決定される．ここで，I は時刻 t における輝図 4.14: ピクセル状態分析アルゴリズム．
度値，th t は急激な輝度の変化を判定するしきい値，th s は安定性を判定するしきい値とする．本研
究では，急激な輝度の変化を判定するしきい値に，照明変動の影響が少ない変動しきい値 [126] を用
いる．background intensity は，予め用意した背景画像の輝度値を表し，IIR フィルタ [127] により自動的に更新する．これにより，環境変化に追従するよう適応的な背景画像の更新が可能となる．
図 4.15 にピクセル状態分析例を示す．背景差分を用いているため，背景領域は背景として判別され，画面左の歩行者は動状態，画面右の静止している人は静状態として判別されている．そのため，
例えば人が静止している場合であっても，その状態を特徴として捉えることで，立ち止まっている
人からも識別に有効な特徴量を得ることが可能となる．

■ 時空間特徴量の抽出
人独特の動きを捉えることが可能なピクセル状態分析の結果から，時空間特徴量を抽出する．本
研究では，ピクセル状態分析の結果からセル領域においてヒストグラム化することにより，時空間
特徴量を抽出する．まず，HOG 特徴量算出の際に用いた領域の構造を用いて，HOG と同様にピク

63

図 4.15: ピクセル状態分析の例．
セル状態分析の結果からヒストグラムを作成する．ピクセルは三状態に判別されるので，一つのヒストグラムから三つの特徴量が算出される．このピクセル状態分析の結果から作成したヒストグラ
ムを PSA 特徴量とする．

■ アピアランス特徴量と時空間特徴量の共起
前述した共起確率特徴量のフレームワークにより，図 4.16 に示すようにアピアランスと時空間特徴量の共起を表現する．図 4.17 に学習の流れを示す．まず入力画像からアピアランス特徴量と時空間特徴量を抽出し，特徴量候補とする．次に，特徴量候補から 2 つの特徴量を組み合わせて共起を表現した共起確率特徴量を生成し，Real AdaBoost により学習する．この際，共起確率特徴量は同一の特徴量間の共起の場合と異なる特徴量間の共起の場合があり，これらは Boosting により自動的に選択する．

図 4.16: HOG 特徴量と PSA 特徴量を用いた共起確率特徴量の生成．

64

図 4.17: アピアランス特徴量と時空間特徴量を用いた共起確率特徴量と Real AdaBoost による検出器の学習の流れ．

4.3.2

評価実験

アピアランス特徴量と時空間特徴量を用いた共起確率特徴量の有効性を確認するために下記に示す 2 つについて実験する．
実験 1：提案手法と従来法の比較実験
実験 2：時空間特徴量の有効性の評価■ 実験概要実験 1 では，アピアランスと時空間特徴量の共起表現の有効性について確認するために，提案手法と HOG 特徴量について比較する．実験 2 では，提案する時空間特徴量の有効性を確認するために，提案する時空間特徴量とその他の動きに関する特徴量を比較する．識別器は 4.2 で述べた入れ子型 Real AdaBoost を用いる．手法の比較には DET カーブを用いる．

■ データベース
実験に使用するデータベースは，4.1 節で述べたデータベースと同一のものを使用する．本手法は，ピクセル状態分析を行うために連続した数フレームの画像が必要である．今回は，ピクセル状態分析を行った結果を切り出すことでデータベースとした．サンプル数は 4.1 章と同様に，学習用のポジ
ティブサンプルは 2,053 枚，ネガティブサンプルは 6,253 枚，評価用のポジティブサンプルは 1,023
枚，ネガティブサンプルは 1,233 枚用いる．図 4.18 に，データベースの一部の画像とピクセル状態
分析の結果の例を示す．

■ 実験 1 : アピアランス特徴量と時空間特徴量を用いた共起確率特徴量の有効性
提案手法の有効性を検証するために従来法との比較実験を行う．実験では HOG 特徴量，PSA 特
徴量，HOG 特徴量+PSA 特徴量，HOG 特徴量+PSA 特徴量を用いた共起確率特徴量を比較する．
図 4.19 に DET による検出結果を示す．提案手法である HOG 特徴量とピクセル状態分析の共起65

図 4.18: 画像データベースの例．ピクセル状態分析の結果は，黒色が背景，赤色が動状態，緑色が静状態を表す．
を表現した手法は，アピアランス特徴のみである HOG 特徴量と比べ，検出性能が大幅に向上していることがわかる．これは，アピアランス特徴のみを使用した場合では，複雑なテクスチャや人に似た形状を持つ物体に対して誤検出するが，提案手法では時空間特徴によって，背景と前景を判別することができるピクセル状態分析の結果を用いているため誤検出を減少させることができたためである．また，提案手法は人の見えと動きを同時に観測し，共起を表現することにより，人の検出精度を向上させることができた．

■ 実験 2 : 時空間特徴量の有効性
提案手法に用いている時空間特徴の有効性を実験により検証する．提案手法は，人独特の動きを表現することができるピクセル状態分析を用いている．この他の動きを表現することが可能な手法として，背景差分法とフレーム間差分法が考えられる．これらの手法とピクセル状態分析を用いた

66

図 4.19: DET カーブによる結果の比較．
場合の検出性能を比較することで，時空間特徴量の有効性を確認する．
実験では，動きを表現する特徴量のみでは人の検出が難しいため，HOG 特徴量と動きを表現す
る特徴量を併用する．比較する手法は，HOG 特徴量+空間的な情報を表す背景差分 (BS)，HOG 特
徴量+動きを表すフレーム間差分 (TD)，HOG 特徴量+ピクセル状態分析の結果 (PSA) を比較する．

BS は，移動物体全体の領域が検出 (図 4.20(c)) され，TD は移動した領域のみの領域 (図 4.20(d)) が検出される．BS，TD は，得られた差分画像から移動体領域をセル領域内において算出される割合を特徴量とする．

図 4.20: BS と TD，PSA の検出結果の比較．
図 4.21 に DET を示す．誤検出率 10.0% 時において，HOG 特徴量と背景差分より得られる空間
情報を用いることにより，HOG 特徴量のみを用いた手法より検出率が約 28.7% 向上している．同様に，HOG 特徴量とフレーム間差分より得られる動きの特徴を用いた場合，HOG 特徴量のみを用いた手法より検出率が約 27.0% 向上している．背景差分から得られる空間的な情報とフレーム間差分から得られる動きの特徴は，人検出に有効な特徴であるといえる．

67

図 4.21: DET カーブによる各動き特徴量の比較．

4.4

まとめ

本章では，和と積演算子を用いた共起確率特徴量の有効性を人検出評価実験により評価した．
まず，4.1 では人検出に有効な HOG 特徴量を用いて共起確率特徴量を生成した．評価実験の結果，提案手法は従来の共起表現法よりも高い検出性能が得られたことを確認した．提案手法は，Real

AdaBoost の弱識別器の出力が実数であること，二種類の演算子を利用して結合することから，従来の共起表現法よりも多様な特徴量間の関係性を捉えることができると考えられる．また，hold-out
法により HOG 特徴量を結合させる最適な個数を推定した．共起を表現しない方法と比べて，HOG
特徴量を結合させる数を増やすことで検出性能が向上するが，7 個の特徴量を結合した場合には検出性能が低下した．これは，非常に強い共起を表現した結果，評価サンプルに対しては適合できていない過学習の状態になったといえる．hold-out 法は，識別器の学習には使用しない検証用サンプルを用いるため，過学習を抑制できたと考えられる．

4.3 では，アピアランス特徴量と時空間特徴量の共起を表現し，評価実験により有効性を確認した．
共起確率特徴量のフレームワークでは HOG 特徴量だけでなく，どのような特徴量でも利用することができる．4.3 では，時空間特徴量として人独特の歩行動作を捉える PSA 特徴量を提案した PSA 特徴量だけでは検出性能は低いが，HOG 特徴量との共起を表現することにより，大幅に検出性能を向上させることができた．

68

第5章

差演算子を用いた共起確率特徴量に基づく人検出
4 章では，提案した共起確率特徴量の有効性を確認した．提案手法は，HOG 特徴量を入力としたReal AdaBoost の弱識別器を和と積演算子により共起を表現することで，検出性能の高精度化を実現した．本章では，さらなる検出性能の向上を図るために，他の物体クラスとの関係性を表現するコンテキストを利用した共起表現法を提案する．コンテキストを利用するために，本論文では GeometricContext[128] から得られる “空”や “地面”，“垂直物”などのジオメトリ情報の信頼度を特徴量として用いる．そして，人の形状を捉える HOG 特徴量との共起を表現することにより，共起確率特徴量を生成する．ここまでに述べた共起確率特徴量は，弱識別器を和と積演算子により結合していたが，本章では新たに差演算子を導入した共起表現法を提案する．これにより，HOG 特徴量から得られる人の確率をジオメトリ情報により補正するような効果が期待できる．

69

5.1

コンテキスト

物体検出の対象となる画像には，対象物体のみが存在することは少なく，一般的には複数の物体が含まれている．そして，画像中に含まれる複数の物体間には何らかの関係がある．例えば，図 5.1に示すような人が存在する多くの風景画像の場合では，地面の上に人が存在し，空中に人が存在することは非常に稀な場合である．このような各物体の関係はコンテキストと呼ばれ，一般物体認識

図 5.1: 人が存在する風景画像．
の分野ではコンテキストの一種である物体のカテゴリ間の共起を利用した認識手法 [129, 130] が提案されている．Rabinovich らは，入力画像を領域分割して領域毎に対する各カテゴリの信頼度を求めた後，各領域の信頼度の関係性を利用してカテゴリ分類結果を修正した [129]．しかしながら，正確な画像の領域分割が行われなかった場合，識別結果に悪影響を与える可能性があった．そこで，岡部らは画像分割を必要としない物体のカテゴリ間の共起を表現した認識手法を提案した [130]．この手法は，1 枚の画像から観測される局所特徴量の出現ヒストグラムは，複数の物体から観測される局所
特徴量の出現ヒストグラムの線形結合となる考えに基づいてカテゴリの共起を表現する．
これらの手法は，入力画像中に “自動車” が存在した場合，隣を走っているのは “牛” の可能性は低く，“バイク” である可能性が高いことをカテゴリ間の共起として表現している．このようなカテ
ゴリ情報の共起を表現することにより，アピアランス情報のみでは識別が難しいサンプルに対しても正識別することができる．しかし，このような領域全体から表現される対象カテゴリ間 (図 5.2(a))
での共起は幾つかの問題がある．1 つ目は，学習サンプル中では同時に存在する確率が低いカテゴリの物体に対しても共起を表現するため，識別精度に悪影響を及ぼす可能性がある．2 つ目は，入力画像中に多くの物体が存在した場合，全ての物体のカテゴリの共起を表現すると，表現された共起関係が弱くなるため，識別に有効な情報が減少する問題である．

70

図 5.2: 上位レベルと下位レベルのコンテキスト．

5.2

差演算子による共起表現

5.1 で述べた物体間のコンテキストの問題を解決するために，本章では 3 章にて述べた共起確率特徴量を拡張し，複数カテゴリにおける特徴量間のコンテキストを表現する．本研究では，図 5.2(b)に示すように物体間ではなく，下位レベルのコンテキストとして，特徴量間の共起に着目する．そこ
で，人と他カテゴリーにおける特徴量のコンテキストを利用するために，Hoiem らによって提案された Geometric Context[128] を用いる．Geometric Context は，1 枚の入力画像に対して三次元の面構造を推定し，各画素に対して “地面 (ground)” や “垂直物 (vertical)”，“空 (sky)” の三種類のラベルからどれか一つのラベルを付与する．ラベル付けされた各画素は，そのラベルの信頼度を持っており，本研究では信頼度を特徴量と見なし，それら信頼度と HOG 特徴量を用いて共起確率特徴量を生成する．
提案手法による識別の流れを図 5.3 に示す．まず，未知入力画像から HOG 特徴量とジオメトリ情報を算出し，算出した特徴量から共起確率特徴量を生成する．3 章にて述べた共起確率特徴量では，和と積演算子を用いた共起表現のみであったが，本章では新たに差演算子を導入した共起確率特徴量を提案する．差演算子を用いた共起確率特徴量は，アピアランス特徴量から得られる検出対象の確率をジオメトリ情報により補正するような共起を表現する．そして，生成した共起確率特徴量を用いて Real AdaBoost により検出器を学習する．以下に詳細を述べる．

5.2.1

Geometric Context

Hoiem らにより提案された Geometric Context(GC)[128] は，1 枚の入力画像に対して三次元の面構造を推定し，ラベリングする手法である．この手法は，色 (16 特徴量) やテクスチャ(15 特徴量)，
位置 (8 特徴量)，形状 (4 特徴量)，三次元構造 (35 特徴量) の 73 特徴量を入力とし，ロジスティック71

図 5.3: 提案手法による識別の流れ．
回帰を利用した AdaBoost[131] によりモデルを学習している．識別時には，学習時に得られたモデルを用いて，未知入力画像に対して “地面 (ground)” と “垂直物 (vertical)”，“空 (sky)” に分類する．
学習は，まず入力画像を図 5.4 に示すように Super Pixel[132] と呼ばれる局所領域に分割する．次に，分割された領域から色やテクスチャ，位置，形状，三次元構造の特徴量を抽出し，弱識別器に(5.1) 式を用いた AdaBoost により，幾何学的に均一な領域となるように最適化を行う．

fm (x1 , x2 ) =

nf
X
i

log

P(y1 = y2 , |x1i − x2i |)P(y1 ̸= y2 , |x1i − x2i |)(5.1)

ここで，x1 , x2 は隣接する super pixel の持つすべての特徴量，y1 ，y2 は正解ラベル，nf は特徴数である．

図 5.4: Super Pixel の例．
最後に，次式によりセグメンテーションされた領域毎に “地面”，“垂直物”，“空” の 3 つのラベル

72

の信頼度 C を求める．

C(yi = e|x) =nhXP(yj = e|x, hji )P(hji |x)

(5.2)

j

ここで，yi はクラスのラベル，e は推定ラベル，x は画像データ，nh は領域分割された数，hji は

AdaBoost により最適化された領域，j は最適化された領域に含まれる super pixel の番号である．右辺の確率尤度関数はそれぞれ，第一項が “領域が対象ラベルである信頼度”，第二項が “領域の均一性” を表現している．
入力画像 (図 5.5(a)) から GC による三次元の面構造を推定した結果を図 5.5(b)，(c)，(d) に示す．
図 5.5(b) は地面，図 5.5(c) は垂直物，図 5.5(d) は空の推定結果を表し，画像中の輝度が高いほどラベルの信頼度が高いことを表している．

図 5.5: Geometric Context の例．
本研究では，HOG 特徴量の算出に用いたセル領域毎に，GC によって得られた “地面” や “垂直物”，“空” の信頼度を局所特徴量として用いる．そのため，セル領域内の信頼度の平均値を求め，GCから得られる局所特徴量 vcground , vcvertical , vcsky とする．

73

5.2.2

和と積演算子を用いた共起確率特徴量

HOG 特徴量とジオメトリ特徴量を用いて和と積演算子により次式により共起確率特徴量を生成
する．



HOG


h
(v
(n
))
h2 (vcHOG(n2 ))


1
1
c
1
2






h (v ground )h (v ground )
1 c1
2 c2
CP F1 =+
verticalh1 (vc1)h2 (vcvertical
)




2




h (v sky )h (v sky )
1 c1
2 c2



HOG


h
(v
(n
))
h2 (vcHOG(n2 ))


1 c1
1
2






h (v ground )h (v ground )
1 c1
2 c2
×
CP F2 =
verticalh1 (vc1)h2 (vcvertical
)




2




h (v sky )h (v sky )
1

2

c1

(5.3)

(5.4)

c2

ここで，h1 (vcHOG(n1 ))，h2 (vcHOG(n2 )) は HOG 特徴量 vcHOG(n1 )，vcHOG(n2 ) を入力した際の弱識別
12
12器の出力，h1 (vcground)，h2 (vcground) は GC から得られる “地面” の信頼度 vcground，vcground
を入力し
1
2
1
2
た際の弱識別器の出力，h1 (vcvertical)，h2 (vcvertical) は GC から得られる “垂直物” の信頼度 vcvertical，
1
2
1

vcverticalを入力した際の弱識別器の出力，h1 (vcsky)，h2 (vcsky) は GC から得られる “空” の信頼度 vcsky
，
2
1
2
1
vcsky
を入力した際の弱識別器の出力を表す．
2和演算子は特徴量間の弱い関係性を表現する共起，積演算子は特徴量間の強い関係性を表現する
共起を表している．図 5.6 に異なる局所領域における特徴量間の共起の例を示す．図 5.6 は，人を検出対象とした際の肩付近における HOG 特徴量と，足元付近における “地面” の信頼度の共起を表現している．

図 5.6: 異なる局所領域における共起表現の例．

74

図 5.7: 同一局所領域内における共起表現の例．

差演算子を用いた共起確率特徴量

5.2.3

和，および積の演算子を用いた共起確率特徴量では，特徴量から得られる検出対象の確率の共起を表現した．この共起表現法では，GC から得られる非検出対象カテゴリの信頼度を検出対象の確率として算出している．本研究では，HOG 特徴量から得られる検出対象の過剰な確率を抑制するために，ジオメトリ情報を有効活用する差演算子を用いた共起表現を提案する．差演算子を用いた共起表現法では，ある局所領域の HOG 特徴量から得られる検出対象の確率をジオメトリ情報で補正するような共起を表現する．図 5.7 に差演算子を用いた共起確率特徴量の生成例を示す．図 5.7 のように HOG 特徴量のみでは人らしさが高くなるようなサンプルに対して，差演算子を用いた HOG 特徴
量と同一領域の “空” の信頼度と共起を表現することにより，HOG 特徴量を捉えた際に算出された過剰な人の確率を抑制することができる．差演算子を用いた共起確率特徴量は次式より算出する．

CP F− = h1 (vcHOG(n1 )) −1

5.3


ground

 vc1





vcvertical
1

(5.5)

vcsky
1

評価実験

本節では，提案手法の有効性を示すために従来法との比較実験を行う．実験は，GC から得られる特徴量と差演算子を加えた共起確率特徴量の有効性の 2 つについて検証する．

5.3.1

実験概要とデータベース■ 実験概要評価実験では，下記に示す HOG ベースの従来法と HOG と GC の共起を用いた提案手法について
比較する．

75

• 従来法 1：HOG 特徴量• 従来法 2：HOG 特徴量を用いた共起確率特徴量• 提案手法 1：HOG 特徴量と GC を用いた和と積演算子による共起確率特徴量• 提案手法 2：HOG 特徴量と GC を用いた差演算子による共起確率特徴量• 提案手法 3：HOG 特徴量と GC を用いた和と積，差演算子による共起確率特徴量
識別器は 4.2 で述べた入れ子型 Real AdaBoost により学習する．また，実験結果の比較には DET
カーブを用いる．

■ データベース
評価実験に使用する画像データベースを作成する．2.1.4 にて述べたように，自動車のドライブア
シスタント機能として，自動車に搭載された人検出システムにより検出した人をドライバーに伝えるシステムが実用化されている．また，ドライブアシスタント機能として，検出した前方車両とを検出することで自車との車間距離をドライバーに伝える機能も実用化されている．そこで，本研究においても実用化を想定し，自動車に取り付けたカメラにより撮影した映像から人画像データベー
スと車両データベースを作成する．

図 5.8: 学習用サンプルの例．
画像データベースは，車両のルームミラー付近に取り付けたカメラにより，実環境下で昼間から夕刻の間に撮影した映像をもとに作成する．画像サンプルは，撮影した映像の中から人，及び車両

76

の全体が含まれるように切り出す．切り出した画像は，背景や照明，検出対象の向き，検出対象同士
による画像中の重なりによる部分的な隠れなどが含まれている．表 5.1 に人，および車両の学習と評価に用いるサンプル数を示す．人及び車両ではポジティブクラスとネガティブクラスのサンプル数の比率が異なるが，Real AdaBoost の重みの初期化時に考慮することで対応することができる．また，図 5.8 に学習に用いたサンプルの一部を示す．
表 5.1: データベースの詳細．
検出対象

5.3.2

学習用

評価用

ポジティブ

ネガティブ

ポジティブ

ネガティブ

人

1,215

10,416

1,836

2,108

車両

710

8,800

1,230

3,880

GC を用いた異なる局所領域における和と積演算子の効果

GC を用いた異なる局所領域における特徴量間の共起表現 (和と積演算子による共起) の有効性を確認するために，従来法 1，従来法 2，提案手法 1 を比較する．図 5.9 に DET カーブによる実験結果を示す．図 5.9 に示すように，人および車両の両検出対象において提案手法 1 の DET カーブが左上にあることから，最も検出性能が高いことがわかる．検出対象が人の場合では，誤検出率 1.0% の場
合，提案手法 1 は従来法 1 と比較して約 5.0%，従来法 2 と比較して約 1.2% 検出率が向上した．検出対象が車両の場合では，誤検出率 0.1% の場合，提案手法は従来法 1 と比較して約 4.6%，従来法2 と比較して約 1.6% 検出率が向上した．この結果から，GC から得られるジオメトリの情報は，人及び車両検出において有効であることがわかる．

図 5.9: 和・積演算子を用いた共起確率特徴量による実験の結果．
図 5.10 に，従来法 1 では非検出対象と判定されたが，提案手法 1 では検出対象と判定された評価

77

サンプルの例を示す．図中に示す値は，従来法と提案手法の強識別器の出力値を示す．これらの評価
サンプルは，夕刻以降に撮影された画像であるため，アピアランスの情報である HOG 特徴量のみでは，人の輪郭を明確に捉えることができない．一方，提案手法では GC から得られるジオメトリ情報も用いているため，アピアランスのみでは識別が難しいサンプルに対しても正しい識別が可能となった．

図 5.10: 従来法では未検出となる例．

5.3.3

GC を用いた同一局所領域における差演算子の効果

GC を用いた同一局所領域における特徴量間の共起表現 (差演算子による共起) の有効性を確認するために，従来法 1 と提案手法 2 の比較を行う．図 5.11 に DET カーブによる実験結果を示す．図5.11 に示すように，差 (-) の演算子による共起表現を導入することで，従来手法 1 より提案手法 2 の
DET カーブが左上にあるため，検出性能が向上していることがわかる．
図 5.12 に，従来法 1 では検出対象と判定されたが，提案手法 2 では非検出対象として判定された
評価サンプルの例を示す．図中に示す値は，従来法と提案手法の強識別器の出力値を示す．提案手
法 2 は，空や地面等の GC を用いた差の演算子の共起を導入することにより，従来法 1 と比べて強識別器の出力値が低い．これは，学習時に差の演算子により識別に有効ではない HOG 特徴量が選択されることを避けることができ，誤検出を抑制する方向に作用したためといえる．

78

図 5.11: 差演算子による共起確率特徴による実験結果．

5.3.4

和と積，差演算子による共起確率特徴の効果

和と積，差演算子による共起確率特徴による実験結果を表 5.2 に示す．検出対象が人の場合では，誤検出率 1.0% の場合，提案手法 3 は HOG のみを用いた従来法 1 と比較して検出率が約 6.8% 向上
した．検出対象が車両の場合では，誤検出率 0.1% の場合，提案手法 3 は従来法 1 と比較して検出率が約 6.4% 向上した．さらに提案手法 3 は，GC を用いた和と積の演算子による提案手法 1 と，差演
算子のみの提案手法 2 より検出率が高い．以上より，和と積，差の全ての演算子を用いることで多様な共起表現が可能となり，検出性能を向上させることができた．

図 5.12: 従来法では誤検出となる例．

79

表 5.2: 和と積，差演算子を用いた共起確率特徴量の同一誤検出率における検出率の比較 [%](人 : 誤検出率 1.0%，車両 : 誤検出率 0.1%)．
従来法 1

提案手法 1(和, 積)

提案手法 2(差)提案手法 3 (和, 積, 差)

人

90.5

95.5

95.0

97.3

車両

92.1

97.3

97.5

98.5

図 5.13: 学習により選択された特徴量の割合と個数．

5.4

考察

5.4.1

人検出，および車両検出に有効な特徴

図 5.13 に HOG 特徴量，および GC から得られる “地面” や “垂直物”，“空” の中から選択された
特徴量とその領域を正方形 (赤色) で示す．画像の輝度値が高いほど，HOG の場合は勾配が高く，ジオメトリ情報は各カテゴリ (垂直物，地面，空) の信頼度が高いことを意味している．HOG 特徴量に関しては，検出対象が人，車両であってもシルエット全体を捉えるような傾向があり，選択された特徴量の中で最も多く，HOG 特徴量が約 80% を占めている．GC に関しては “地面” らしさを表わす
特徴量は，人に比べて車両の方が多く選択されている．人の場合，ガードレールなどにより足元に隠れが発生することが多い．車両の場合は，車両の下端に隠れが発生することは人に比べて少ない．
そのため，検出対象を人にした場合は，車両に比べて “地面” らしさが選択される状況が少なく，代80

わりに僅かではあるが “空” や “垂直物” が選択されている．
次に，“地面” に着目すると，信頼度の低い領域も選択されている．これは，人検出においては人の足元付近が “地面” であることだけでなく，人の上部付近は “地面” でないことを表現していることがわかる．車両検出においても人と同様に，車両の下部が “地面” であることだけでなく，車両の上部付近は “地面” でなく，“車両” を表現していることがわかる．つまり，局所領域における “地面”
らしさ，“空” らしさが高いものが必ずしも “人” や “車両” らしさを表現するだけでなく，その周辺の “地面” らしさが低いからこそ “人” や “車両” らしいといえる場合もある．

5.4.2

未検出，および誤検出について

図 5.14 に GC を用いた異なる及び同一局所領域における特徴量の共起表現による誤識別 (未検出，および誤検出) を示す．検出対象を人とした場合の未検出は，過剰な隠れ，および HOG 特徴量や GCから得られる “垂直物” を表す特徴量が算出されにくい夜間のデータで発生する傾向がある．検出対
象を車両とした場合の未検出も同様に，HOG 特徴量や GC から得られる “地面” を表す特徴量が算出されにくい夜間のデータで発生する傾向がある．検出対象を人とした場合の誤検出は，人を表すような縦エッジが抽出されやすく，“垂直物” を表す特徴量が抽出されやすいデータで発生する傾向がある．検出対象を車両とした場合の誤検出は，車両を表すような横エッジが抽出されやすく，“地面” を表す特徴量が抽出されやすいデータで発生する傾向がある．これらの原因のひとつは，人検出の場合，特徴量の選択状況において，“垂直物” らしさを選択する割合が高いために発生する問題である．例えば，人画像において “垂直物” らしさが抽出されにくいと未検出に，背景画像において“垂直物” らしさが抽出されやすいと誤検出になると考えられる．また，車両検出の場合では，特徴量の選択状況において，“地面” らしさを選択する割合が高い．そのため，車両画像において “地面”
らしさが抽出されにくいと未検出に，背景画像において “地面” らしさが抽出されやすいと誤検出になると考えられる．これらの誤識別への対応は今後の課題である．

5.5

まとめ

本章では，和と積演算子に加え，新たに差演算子を導入した共起確率特徴量を提案した．差演算子を用いた共起確率特徴量は，HOG 特徴量から得られる検出対象の過剰な確率を抑制するために，
ジオメトリ情報の信頼度の差分することで共起を表現する．評価実験の結果，ジオメトリ情報を利用することの有効性，差演算子を用いた共起確率特徴量の有効性を確認した．差演算子を用いた共起確率特徴量は，和と積を用いた共起確率特徴量と同精度であることを確認し，それぞれを併用することでさらなる検出性能の向上を実現することができた．ジオメトリ情報は，HOG 特徴量よりもReal AdaBoost によって選択される割合は少ないが，HOG 特徴量と全く異なる情報を表現している
ため，ジオメトリとの共起により検出性能の向上に寄与していることを確認した．

81

図 5.14: 提案手法により誤検出した例．

82

第6章

メモリ使用量削減のための特徴量の 2 値
符号列化
HOG 特徴量は，局所領域毎に作成した勾配方向ヒストグラムを特徴量とするため，数千次元から数万次元の特徴ベクトルとして表現される．Field-Programmable Gate Array(FPGA) 等の組み込
み系の小規模なハードウェア上で実装するには大きな問題となり，特徴量を表現するためのメモリ
使用量の削減が必須である．しかしながら，検出性能と計算コスト，メモリ使用量はトレードオフの関係にあるため，単純な方法では検出性能と計算コストを維持しながらメモリ使用量を削減することは難しい．
そこで，本章では検出性能を維持しながら，実用化する際に重要なメモリ使用量と計算コストを削減する方法を提案する．人検出で最も多くのメモリを必要とするのは，高次元ベクトルとして表現される特徴量であるため，特徴量を表現するメモリ使用量を削減するために，実数で表現される特徴量を 2 値化し，複数の 2 値符号を組み合わせた 2 値符号列を特徴量として用いる．さらに，識別に適した特徴量とするために，“0”と “1”の両方の 2 値符号を許容するワイルドカード “∗” を導入する．

83

6.1

特徴量の 2 値化

Dalal らが提案した人の形状を捉えることができる HOG 特徴量 [41] は，簡単な処理ながらも SVMと組み合わせることで高精度な人検出ができることが報告されている．しかしながら，HOG 特徴量
は要素が実数で表現される高次元特徴ベクトルであるため，特徴量を表現するために多くのメモリが必要である．そのため，Field-Programmable Gate Array(FPGA) 等の小規模なハードウェア上で実装するには場合では大きな問題となり，特徴量を表現するためのメモリ使用量の削減が必須である．
特徴量のメモリ使用量を削減する手法には，特徴量の空間を圧縮して特徴量数を削減する手法と個々の特徴量の情報量自体を削減する二つの手法が考えられる．前者のアプローチは，特徴量の数を削減するベクトル量子化 [133] や特徴量の次元圧縮する主成分分析があるが，人検出では膨大な数の検出ウィンドウを処理するため，計算コストが高いこれらの手法では非効率である．
後者のアプローチは，特徴量を低ビットに量子化する手法である．例えば，スカラー量子化は問題に応じてビット数を設定し，必要となる情報量を表現することが可能である．また，最も少ないビット数で表現する 2 値化も有効な方法の一つである．その一手法として閾値処理による 2 値化が考えられ，簡単に処理することが可能であるため，計算コストが低いという利点がある．しかし，多数のサンプルに対して最適な閾値を一意に決定することは難しい．この他の 2 値化手法として大小関係を用いた 2 値化がある．Ojala らにより提案された Local Binary Pattern(LBP) [134] を用いた手法 [12, 57] や，これを発展させた手法 [135] は，ある 2 つの値の大小関係から 2 値化するため，閾
値が不要というメリットがある．
そこで，本論文では後者の情報量を削減する手法の考えに基づき，二つのアプローチにより HOG
特徴量を 2 値化する．一つ目は HOG 特徴量を閾値処理により 2 値化した Binarized HOG 特徴量 (B-HOG)，二つ目は二つの局所領域から抽出した HOG 特徴量の大小関係により 2 値化した Relational
HOG 特徴量 (R-HOG) を提案する．

6.1.1

Binarized HOG 特徴量

Binarized HOG(B-HOG) 特徴量は，要素が実数で表現される HOG 特徴量のメモリを削減するために提案された特徴量である．B-HOG 特徴量は図 6.1(a) に示すように，あるセル c における 8 方向の勾配方向ヒストグラム V c を式 (6.1) に示すように閾値処理し，2 値符号を得る．

xB
c (n) =

 1

if vc (n) > th

 0otherwise

(6.1)

B
B
式 (6.1) により 8 方向全てに対して 2 値符号を計算し，得られた 2 値符号列 xB
c = {xc (1), xc (2)，· · · , xB
c (8)} を B-HOG 特徴量とする．文献 [41] では，9 方向の勾配方向ヒストグラムが最適である
ことを報告しているが，本研究では特徴量を 1 バイトで表現するために量子化勾配方向を 8 とする．

84

6.1.2

Relational HOG 特徴量

B-HOG 特徴量は，メモリを削減する有効な手法であるが，最適な閾値が必要となる問題がある．
そこで，閾値処理が不要な 2 値化手法として，二つの勾配方向ヒストグラムの大小関係により 2 値化する Relational HOG(R-HOG) 特徴量を提案する．R-HOG 特徴量は，図 6.1(b) に示すように，二つの勾配方向ヒストグラムを比較することで 2 値化される．R-HOG 特徴量は式 (6.2) に示すように，
二つのセル領域から得られる 8 方向の勾配方向ヒストグラム V c1 , V c2 の大小を比較することで 2 値化する．

xR
c1 ,c2 (n) = 1

if vc1 (n) > vc2 (n) 0otherwise

(6.2)

R
R
R
得られた 2 値符号列 xR
c1 c2 = {xc1 c2 (1), xc1 c2 (2), · · · , xc1 c2 (8)} を R-HOG 特徴量とする．R-HOG は，

B-HOG と同じメモリ量で特徴量を表現しているが，二つの勾配方向ヒストグラムの情報を用いるため，B-HOG 特徴量よりも多くの情報量を含んでいる．そのため，R-HOG は B-HOG と比べて高精度な歩行者検出が期待できる．

図 6.1: 2 値符号列算出の流れ．(a)B-HOG 特徴量，(b)R-HOG 特徴量．

6.1.3

Shifted Relational HOG 特徴量

R-HOG 特徴量は，図 6.2(b) に示すように抽出した HOG 特徴量が類似している場合，勾配強度の差が非常に小さいため背景テクスチャやノイズ等の影響で容易に反転するような不安定な 2 値符号列が得られる．このような不安定な 2 値符号列は，僅かな影響で異なる 2 値符号列に遷移するため，
人に共通する特徴量として抽出するのは不適切である．
この問題を解決するために，図 6.2 に示すように，一方の勾配方向ヒストグラムの勾配方向をシフトする．一方のセル領域から抽出される 8 方向の勾配方向ヒストグラム V c2 の勾配方向を s 方向分(s = 1, 2, · · · , 8) シフトし，8 通りの勾配方向ヒストグラム V c2 s を作成する．その後，式 (6.4) によ85

り大小関係を比較して 2 値化した 8 通りの特徴量 X SRc1 c2 ,s を算出する．

xSR
c1 ,c2 (n, s)

=

l

=


 1

if vc1 (n) ≥ vc2 ,s (l) 0otherwise

mod((n + s − 1), 8)

(6.3)
(6.4)

勾配方向をシフトしたヒストグラムとの大小関係を算出することにより，抽出した特徴量が類似している場合でも，大小関係を明確に表現できる．本稿では，勾配方向をシフトして R-HOG 特徴量を抽出したものを Shifted Relational HOG 特徴量 (SR-HOG) と呼ぶ．

図 6.2: SR-HOG 特徴量．

6.2

ワイルドカード “∗” による 2 値符号のマスキング

SR-HOG 特徴量は，R-HOG 特徴量に勾配方向のシフトを導入することにより，勾配強度の大小関係が明確になり，反転しにくい安定した 2 値符号列となる．しかしながら，8 個の 2 値符号から構成される 2 値符号列は，どれか一つでも 2 値符号が反転する場合，全く異なる特徴量となる問題がある．これは 2 値符号列が離散変数として表現されるためである．そこで，本研究では “0” と “1”の 2 つの 2 値符号を許容するワイルドカード “∗” を導入することにより，不安定な 2 値符号をマスキングすることで安定した 2 値符号のみを使用する．

R-HOG 特徴量は，図 6.3(a) に示すような 2 つの HOG 特徴量を抽出した場合，図 6.3(b) のような 2 値符号列が得られる．このとき，人画像の同じ位置のセル領域から抽出した勾配方向ヒストグ

86

図 6.3: ワイルドカード “∗” を導入した 2 値符号列が表現する 2 値符号列の例．
ラムでも，サンプル毎に二つのヒストグラムの大小関係が異なるため，2 値符号が反転する可能性がある．そのため，2 値化した全ての 2 値符号が識別に有効であるとは限らず，なかには誤識別の原因となるような 2 値符号も存在する．そこで，本研究では図 6.3(c) に示すように，“0” と “1” の 2 つの 2 値符号を許容するワイルドカード “∗” を導入する．識別に悪影響を及ぼす一部の 2 値符号を観測しないようにマスキングすることで，図 6.3(d) のように類似した複数の 2 値符号列を同時に表現することが可能となる．“∗” の数とどの位置の 2 値符号をマスキングするかは Real AdaBoost により選択する．
例えば，1 つの検出ウィンドウ内に存在するセル領域の数が 8 × 16 セルの場合，セル領域の組み合わせは 128 C2 (= 8, 128) パターンとなり，1 組のセル領域に対して 2 値符号と “∗” の組み合わせが6, 561 パターンあるため，弱識別器候補数は約 5 千万となる．これらの弱識別器候補を用いて Real
AdaBoost により学習する．また，同様に SR-HOG 特徴量は，R-HOG 特徴量よりも 8 倍の特徴次元数となるため，弱識別器候補は約 4 億個となる．

図 6.4: 2 値符号とワイルドカード “∗” で表現される 2 値符号列の例．

6.3

Real Adaboost による学習

ワイルドカード “∗” により 2 値符号をマスキングした 2 値符号列を特徴量とし，Real AdaBoost
により識別器を学習する．しかしながら，特徴量が離散変数であるため，特徴量の密度分布に基づいた弱識別器は適していない．そこで，本研究では Real AdaBoost により選択した 2 値符号列と一87

致するか一致しないかの頻度分布に基づいて出力する弱識別器を採用する．
まず，Real AdaBoost により選択した 2 値符号列と一致 / 不一致により，次式によりサンプルの重み付き頻度を累積する．

W+

=

X

Dt (i)δ[F (xi ), or ]

(6.5)

Dt (i)δ[F (xi ), or ](6.6)

i:yi =+1

W−=X

i:yi =−1

ここで，F (xi ) はサンプルから 2 値符号列を観測する関数，or,s は Real AdaBoost により選択した

2 値符号列，r は 2 つのセル領域の組み合わせ，s は勾配方向のシフト数を表す．図 6.5 に示すように，全てのセルの組み合わせから頻度分布を作成し，Boosting により最も識別誤差の少ない組み合わせを採用する．Real AdaBoost の弱識別器は，一般的な弱識別器と同様に人クラスと背景クラスの重み付き頻度 W+ ，W− の対数比によって出力する．

図 6.5: 全てのセルの組み合わせから作成される重み付き頻度分布．

6.4

評価実験

提案手法の有効性を評価するために，2 つの評価実験を行う．1 つ目は R-HOG 特徴量の有効性を確認するために，HOG 特徴量や B-HOG 特徴量と精度を比較する．2 つ目は “∗” を用いることの有効性を確認するために，“∗” の導入前と導入後の精度を比較する．

88

6.4.1

実験概要

実験には，人のデータセットである INRIA Person Dataset[41] と，5 章で使用した車両のデータセットを用いる．
評価実験では，4 つの手法を比較する．

• HOG 特徴量 (HOG)• Binarized HOG 特徴量 (B-HOG)• Relational HOG 特徴量 (R-HOG)• R-HOG 特徴量＋勾配方向のシフト (SR-HOG)
B-HOG 特徴量を算出する際に用いる閾値 th は予備実験にて最適な値を求め，th = 0.09 とした．

6.4.2

R-HOG 特徴量の有効性

実験 1 では，提案手法である SR-HOG 特徴量の有効性を確認する．各データセットの実験結果のDET カーブを図 7.6 に示す．
まず，B-HOG 特徴量と R-HOG 特徴量を比較する．FPPW が 1.0%のときの検出率を比較すると，
図 7.6(a) より R-HOG 特徴量の検出率が B-HOG 特徴量より約 8.5%向上することが分かる．また，
図 7.6(b) より人の場合と同様に，R-HOG 特徴量の検出率が約 1.7%向上することが分かる．

図 6.6: R-HOG 特徴量の有効性の実験結果．
次に，R-HOG 特徴量と SR-HOG 特徴量を比較する．FPPW が 1.0%のときの検出率を比較すると，図 7.6(a) より SR-HOG 特徴量の検出率が R-HOG 特徴量より約 1.7%向上することが分かる．また，図 7.6(b) より人の場合と同様に SR-HOG 特徴量の検出率が約 2.1%向上することが分かる．これにより，閾値処理を用いて 2 値符号列を求める B-HOG 特徴量よりも，2 つのセル領域から抽出し89

た HOG 特徴量を比較して 2 値符号列を求める R-HOG 特徴量の方が，セル領域間の関係を捉えることができるため検出率が向上することが分かる．さらに，SR-HOG 特徴量のように一方のセル領域から抽出した HOG 特徴量の勾配方向をシフトして 2 値符号列を求めることにより，大小関係が明確になるため，R-HOG 特徴量よりも検出精度が向上する．
最後に，車両のデータセットに関しては HOG 特徴量と比較すると，ほぼ同程度の検出精度である
ことが分かる．

6.4.3

ワイルドカード “∗” による 2 値符号選択の有効性

実験 2 では，ワイルドカード “∗” を用いて識別に有効な 2 値符号列を選択することの有効性を確認する.
本実験では，実験 1 の結果より提案手法の中で最も検出精度がよい SR-HOG 特徴量に着目し，学習時にワイルドカード “∗” を導入した手法と導入しない手法を比較する．各データセットの実験結
果の DET カーブを図 6.7 に示す．
図 6.7 より，学習時にワイルドカード “∗” を導入することにより精度が向上し，HOG 特徴量と同程度以上の検出精度であることがわかる．FPPW が 1.0%における検出率を比較すると，図 6.7(a) より，ワイルドカード “∗” を導入した SR-HOG 特徴量が，“∗” を導入しない手法より約 4.1%向上し，HOG 特徴量より約 1.5%向上することが分かる．また，図 6.7(b) より，ワイルドカード “∗” を導入した SR-HOG 特徴量が，ワイルドカード “∗” を導入しない手法と HOG 特徴量より約 1.2%向上す
ることが分かる．これは，ワイルドカード “∗” を導入して反転しやすい 2 値符号を観測しないこと
により，識別に有効な 2 値符号が選択できているからであると考えられる．

図 6.7: ワイルドカード “∗” の有効性の実験結果．

90

6.5

考察

6.5.1

識別に有効な 2 値符号

識別に有効な 2 値符号数を考察するために，各データセットにおいて選択されたワイルドカード“∗” の数の割合を比較する．比較結果を図 6.8 に示す．
図 6.8 より各特徴量の最も選択頻度が高いワイルドカード “∗” の数は，人の場合，B-HOG 特徴量が 3 個，SR-HOG 特徴量が 1 個である．また，車両の場合，B-HOG 特徴量は 4 個，SR-HOG 特徴
量は 3 個である．この結果より，B-HOG 特徴量よりも SR-HOG 特徴量の方が選択されるワイルド
カード “∗” の数が少ないことがわかる．ワイルドカード “∗” は，“0” と “1” の 2 つの 2 値符号を許容するため，閾値との差や大小関係が曖昧な反転しやすい 2 値符号がワイルドカード “∗” として表現される．SR-HOG 特徴量は，2 つの局所領域から抽出した HOG 特徴量の勾配方向をシフトしな
がら大小関係を算出するため，大小関係が明確な 2 値符号が生成され，B-HOG 特徴量よりもワイル
ドカード “∗” の数が減少したといえる．

図 6.8: 選択されたワイルドカード “∗” の数の割合．

6.5.2

メモリ量の比較と処理時間

まず，特徴量の情報量を削減することにより，どの程度のメモリ量が削減できるかを確認するた
め，HOG 特徴量と提案手法に必要なメモリ量を比較する．弱識別器数 T を 500 個としたときの，1
検出ウィンドウ当たりのメモリ量を表 6.1 に示す．メモリ量 M の計算には次式を用いる．

M HOG

=

T × Typed(6.7)

M B−HOG=

T × Typeuc + th

(6.8)

M R−HOG=

T × Typeuc(6.9)

M SR−HOG=

T × (Typeuc + S)

(6.10)

ここで，Type はデータの型を表し，Typed は浮動小数点型 (8 バイト)，Typeuc は符号なし整数型 (1 バイト) である．また，th は閾値であり浮動小数点型 (8 バイト)，S はシフトする勾配方向数91

表 6.1: メモリ量の比較．
特徴量

HOG

B-HOG

R-HOG

SR-HOG

メモリ使用量 [KB]

3.91

0.50

0.49

0.98

であり符号なし整数型 (1 バイト) である．表 6.1 より，SR-HOG 特徴量は明確な大小関係を得るた
めに勾配方向をシフトするため，B-HOG 特徴量や R-HOG 特徴量よりもメモリ量が増加する．しかし，HOG 特徴量と比較すると，HOG 特徴量を 2 値化することによりメモリ量を約 75.0%削減する
ことができる．
次に，1 検出ウィンドウ (64×128 ピクセル) における特徴量の算出と識別に必要な処理時間について述べる．HOG 特徴量の処理時間は 5.39 × 10−7 [ms]，SR-HOG 特徴量の処理時間は 2.70 × 10−7 [ms]である．提案手法は HOG 特徴量と比べ，約 50.0%の処理時間を削減することができた．これは，SR-HOG 特徴量を算出する際に，処理コストが高い HOG 特徴量の正規化処理をする必要がないた
めである．

6.6

まとめ

本章では人検出に有効な HOG 特徴量のメモリ使用量削減のために，R-HOG 特徴量とワイルド
カード “∗” を用いた 2 値符号のマスキングを提案した．

R-HOG 特徴量は，2 つの HOG 特徴量の大小関係により 2 値化するため閾値が不要となり，勾配強度の大きさと局所領域間の関係性を捉えることが可能である．実数で表現される HOG 特徴量と比べて，メモリ使用量を 75% 削減した他，R-HOG は HOG 特徴量の正規化処理が不要であるため，計算コストを 50% 削減することができた．
また，ワイルドカード “∗” を導入することにより，識別に悪影響を及ぼす一部の 2 値符号を観測しないようにマスキングした．これは，容易に反転してしまうような安定しない 2 値符号を取り除き，識別に有効な 2 値符号のみを観測するための特徴表現である．これにより，ワイルドカード “∗”を導入した SR-HOG 特徴量を用いることにより，HOG 特徴量とほぼ同等の検出性能を得ることができた．
提案手法は検出性能を維持しながら，特徴量を表現するメモリ使用量と計算コストを大幅に削減することができるため，FPGA や携帯端末などの小規模なハードウェアに実装するための手法として適しているといえる．

92

第7章

量子化残差に基づく遷移尤度モデルを導入した識別器
6 章では，実数で表現される HOG 特徴量を 2 値化することで，検出性能を維持しながら特徴量を表現するメモリ使用量を大幅に削減することができたことを述べた．しかしながら，特徴量の 2 値化には情報の欠落による識別性能の低下と離散変数に変移することから，類似した特徴量であっても 2 値化することで同一の 2 値符号列として観測できないという 2 つの問題がある．
そこで，本章ではこれらを解決するために，量子化残差に基づく特徴量の遷移尤度モデルを導入した識別器を提案する．これまでに利用していなかった量子化残差を用いて 2 値符号列間の関係性を表現する遷移尤度モデルを作成する．遷移尤度モデルは，観測された 2 値符号列が他の 2 値符号列へ遷移する確率を表現する．本研究では遷移尤度モデルとして，学習サンプルから得られる 2 値
符号列と量子化残差に基づき作成した遷移尤度分布を利用する．識別時には作成した遷移尤度分布に従い，観測される 2 値符号列から他の 2 値符号列への遷移を予測する．これにより，観測された 2値符号列が何らかの影響によって真に得たい 2 値符号列とは異なっても，本来得たい 2 値符号列への遷移を考慮した識別ができる．

93

7.1

特徴量の 2 値化における問題点

6 章では，要素が実数で表現される HOG 特徴量を 2 値化した 2 値符号列を提案した．携帯端末や
FPGA 等では実装メモリが少ないため，このような安価なハードウェア上で動作させるためにも特徴量を表現するメモリ使用量を削減できたことは実用面でも大きい．しかしながら，特徴量を 2 値に量子化することで，特徴量に含まれる多くの情報量が欠落するという問題が発生する．欠落した
情報に 2 クラスを分類する情報が含まれていると，2 値化した特徴量を用いた際の識別能力は低下す
る．6.4.2 の実験結果では，HOG 特徴量を単純に閾値処理した B-HOG 特徴量では，実数で表現される HOG 特徴量と比較して大幅に検出性能が低下した．また，従来の人検出法に用いられている 2
値符号列は離散変数であるため，一つの符号が異なると全く別の特徴量として表現される．そのため，実数で表現している際には類似した特徴量であっても，2 値化した 2 値符号列は同一の特徴量として観測できない場合がある．本来，高精度な人検出を行うためには，特徴量は検出対象に共通する要素を抽出する必要があるため，このような特徴量の表現は適していない．

7.2

量子化残差に基づく遷移尤度モデル

本研究では特徴量を 2 値化した際に欠落する情報量に着目する．この欠落する情報量は量子化前後の値の差と定義されている量子化誤差とも言えるが，本研究では量子化後の値を “0/1” とするため欠落する情報量を “量子化残差”と定義する．量子化残差とは，例えば実数で表わされる特徴量の値を閾値処理により 2 値化した際，実数値と閾値の差を指す．量子化残差の特徴として，量子化残差が大きい場合には容易に反転しない安定した 2 値符号が得られる．一方，量子化残差が小さい場合には，容易に反転してしまう不安定な 2 値符号が得られる．
本研究では，これまでに利用していなかった量子化残差を用いて 2 値符号列間の関係性を表現す
る遷移尤度モデルを作成し，識別器に導入する．遷移尤度モデルは，観測された 2 値符号列 x が他の 2 値符号列 x′ へどの程度遷移するかを表現する．本研究では遷移尤度モデルとして，学習サンプ
ルから得られる 2 値符号列と量子化残差に基づき作成した遷移尤度分布を利用する．識別時には作成した遷移尤度分布に従い，観測される 2 値符号列から他の 2 値符号列への遷移を予測する．この2 値符号列の遷移予測を識別器に導入することにより，観測された 2 値符号列が何らかの影響によって真に得たい 2 値符号列とは異なっても，本来得たい 2 値符号列への遷移を考慮した識別ができる．
図 7.1 に提案手法による遷移尤度モデルを導入した識別器を示す．提案手法は，学習サンプルから得られる 2 値符号列と量子化残差から遷移尤度モデルを作成する．そして，識別時には未知入力画
像の 2 値符号列と遷移尤度モデルから得られる遷移尤度を識別器に入力することで，人と背景を識
別する．

94

図 7.1: 量子化残差に基づく遷移尤度モデルを導入した識別器．(a) は学習サンプルから得られる 2値符号列と量子化残差から 2 値符号列の関係性を表現する遷移尤度モデルを作成する流れ．(b) は遷
移尤度モデルを Real AdaBoost の弱識別器に導入した識別器．

7.2.1

2 値符号列の量子化残差提案手法は，図 7.2 に示すように実数で表現される特徴量を 2 値化した際に欠落する情報量である
量子化残差に着目する．B-HOG 特徴量と R-HOG 特徴量の量子化残差の算出を以下に述べる．

B-HOG 特徴量
B-HOG 特徴量の量子化残差は，式 (7.1) に示すようにある方向 n の勾配方向ヒストグラムの勾配強度 vc (n) と閾値 th との差である．

qcB (n) = vc (n) − th

(7.1)

B
B
式 (7.1) により 8 方向全てに対して量子化残差 q B· · · , qcB (8)} を得る．
c = {qc (1), qc (2)，R-HOG 特徴量
R-HOG 特徴量の量子化残差は，式 (7.2) に示すように二つの勾配方向ヒストグラム vc1 (n), vc2 (n) の差となる．
R
qc1,c2(n) = vc1 (n) − vc2 (n)

(7.2)

R
R
R
式 (7.2) により 8 方向全てに対して量子化残差 q R· · · , qc1,c2(8)} を得る．
c1,c2 = {qc1,c2 (1), qc1,c2 (2)，95

図 7.2: 量子化残差の算出の例 (a) は B-HOG 特徴量，(b) は R-HOG 特徴量．

7.2.2

遷移尤度モデル2 値符号列が他の 2 値符号列にどの程度遷移する可能性があるかを表現するために，2 値符号列の遷移尤度をモデル化する．遷移尤度モデルは，全学習サンプルの量子化残差に基づいて算出される

2 値符号列の遷移スコアの累積として表現する．図 7.3 に 2 値符号列の遷移スコアの算出の流れを示す．図 7.3(a) のように観測された 2 値符号列が他のあらゆる 2 値符号列へ遷移する場合を考える．まず，図 7.3(b) に示すように量子化残差に基づき，各 2 値符号の非反転度を算出する．2 値符号の非反転度は，2 値符号の遷移 (ビット反転) の起こりにくさを表わし，非反転度が高い場合には 2 値符号が遷移しにくいことを表わす．そして，それらの 2 値符号の非反転度から 2 値符号列の遷移スコア(図 7.3(c)) を求める．以下に 2 値符号列の遷移スコアの算出について述べる．

図 7.3: 量子化残差に基づき 2 値符号列の遷移スコアを算出する流れ．青字は 2 値符号の遷移がない
こと，赤字は 2 値符号の遷移があることを表わしている．

■ 2 値符号の非反転度

2 値符号列の遷移スコアを算出するために，まず 2 値符号の非反転度 z を求める．図 7.3 に示すよ
うに，ある学習サンプルから観測される 2 値符号列 x が他の 2 値符号列 x′ へ遷移すると仮定した
際，2 値符号列 x を構築する各 2 値符号 x(n) の遷移の有無とその量子化残差より非反転度を決定す
る．本研究では 2 値符号の非反転度を算出する上で，下記の 2 点を考慮する．

1. 2 値符号の反転の有無

962. 量子化残差の大きさ
上記の 2 点を考慮し，4 つのパターンに分けて考える．まず，2 値符号の反転が無く，量子化残差が大きい場合には非反転度を大きくし，量子化残差が小さい場合には非反転度を小さくする．そして，2 値符号の反転が有り，量子化残差が大きい場合には非反転度を小さくし，量子化残差が小さい
場合には非反転度を大きくする．非反転度の算出には，図 7.4 に示すように，本研究では 1 次関数
を組み合わせた凹関数 F (q) と凸関数 F̄ (q) を用いる．サンプル i から観測された 2 値符号 xi (n) と，ある 2 値符号列 x′ への遷移を考えた際の 2 値符号 x′ (n) の遷移の有無により，式 (7.3) に示すように凹関数 F (q i (n)) と凸関数 F̄ (q i (n)) を用いて 2 値符号の非反転度を算出する．

z(xi (n), x′ (n), q i (n)) = F (q i (n)) if xi (n) = x′ (n) F̄ (q i (n)) otherwise(7.3)

式 (7.3) から得られる 2 値符号の非反転度は，図 7.3(b) に示すように 2 値符号の遷移がない場合 (青字で示される符号) には高く，遷移がある場合 (赤字で示される符号) には低くなる．そして，これら

2 値符号の遷移の有無に加え，量子化残差の値に応じて非反転度は出力される．

図 7.4: 2 値符号の非反転度を求める凹関数 F () と凸関数 F̄ ()．

■ 2 値符号列の遷移スコア得られた 2 値符号の非反転度 z から，2 値符号列 x が 2 値符号列 x′ に遷移すると仮定した際の 2値符号列の遷移スコア e(x′ |xi ) を求める．2 値符号列の遷移スコアは 2 値符号の同時性を考慮するた97

めに，式 (7.4) に示すように 2 値符号の非反転度の総積により求める．

e(x′ |xi , q i ) =8Yz(xi (n), x′ (n), q i (n))

(7.4)

n=1

これを全ての学習サンプル I から求め，式 (7.5) に示すように累積を求めることで 2 値符号列の遷移
尤度分布 E を作成する．

E(x′ |x) =IXie(x′ |xi , q )δ[xi − x′ ]

(7.5)

i=1

δ[·] はクロネッカーのデルタ関数であり，xi − x′ が 0 の場合には 1，それ以外の場合には 0 を出力する．上記より作成する遷移尤度分布 E は，特徴量毎に作成する．そのため，B-HOG 特徴量の場合
では 72 個，R-HOG 特徴量の場合では 8,128 個の遷移尤度分布を作成する．

B-HOG 特徴量を用いて作成した遷移尤度分布の例を図 7.5(a) に示す．この遷移尤度分布は，入力
2 値符号列に似た符号列ほど高い遷移尤度を持つ．例えば，入力 2 値符号列が {00000000} の場合，
当然ながら遷移後の 2 値符号列がハミング距離=0 となる {00000000} が最も尤度が高い．その次には，ハミング距離=1 となる {00000001}，{10000000} に続く．一方，ハミング距離が大きいような場合は，2 値符号列の遷移は起こりにくいため，低い遷移尤度となることがわかる．しかしながら，
遷移尤度は学習サンプルの量子化残差に基づいて決定されるためハミング距離とは異なる値となる．
そのため，2 値符号列の遷移が生じやすい，つまり学習サンプルに量子化残差の小さいサンプルが多く含まれている場合に，提案手法はハミング距離よりも実際に起こりえる 2 値符号列間の遷移を表現することができる．

7.3

遷移尤度モデルを導入した識別器

本節では，遷移尤度モデルとして学習サンプルから得られる量子化残差に基づき作成した遷移尤度モデルを導入した識別器について述べる．

7.3.1

遷移尤度分布を用いた識別器

本研究では，統計的学習手法として高精度かつ高速に識別可能な Real AdaBoost[120] を用いる．

Real AdaBoost のアルゴリズムにより学習される強識別器 H(x) は，式 (7.6) に示すように弱識別器
ht (x) の線形結合により表現される．
H(x) =TX

ht (x)(7.6)

t=1

ここで，T は組み合わせる弱識別器の個数，t は弱識別器の番号を表わす．以降では，弱識別器の番号は関係しないため，一般的な弱識別器として h(x) と表現する．弱識別器 h(x) は，対数オッズとし98

図 7.5: 2 値符号列の遷移尤度分布 E(x′ |x) の可視化画像．
て式 (7.7) に示すようにポジティブクラスとネガティブクラスの出現確率の対数比によって決定する．

h(x) =

1 W+ (x)ln
2 W− (x)(7.7)

ここで，2 値符号列の確率密度関数 W± は，次式に示すように学習サンプルの重み wi を累積することで作成する．

X
W+(x) =
wi
xi =x∧yi =+1
X
W−(x) =
wi
xi =x∧yi =−1

(7.8)
(7.9)

本研究では，観測された 2 値符号列 x が他の 2 値符号列 x′ への遷移を考慮するために，式 (7.7)
へ遷移尤度モデルを導入し，式 (7.10) のように弱識別器 h(x) を定義する．

¶
Xµ
W+ (x′ )′h(x) =P (x |x)ln
2 ′W− (x′ )x ∈X△ 1(7.10)

ここで，P (x′ |x) は 2 値符号列xが 2 値符号列x’ に遷移する確率を表わす．しかし，実際には観測す
る 2 値符号列は他の 2 値符号列へは遷移しないため，P (x′ |x) を求めることができない．そこで，本研究では式 (7.11) に示すように 2 値符号列間の遷移の可能性を表わす遷移尤度分布 E(x′ |x) で代用する．遷移尤度分布 E(x′ |x) は，実際には観測できない 2 値符号列の遷移確率 P (x′ |x) を擬似的に99表現することができる．

E(x′ |x)P (x′ |x) ≈ X
E(x′ |x)′x ∈X(7.11)

このとき，学習サンプルにおいて 2 値符号列 x が観測されなかった場合には，2 値符号列の遷移もないと考える．この場合，式 (7.11) の分母及び分子は 0 となるため，P (x′ |x) = 0 とする．
上記に示したように，式 (7.10) と (7.11) により，観測した 2 値符号列が他の 2 値符号列に遷移する可能性を考慮した識別ができる．しかしながら，式 (7.10) は全ての 2 値符号列に遷移した場合を考えているため，観測した 2 値符号列と大きく異なる 2 値符号列の出現確率の対数比も弱識別器に影響を与える．その際に，確率密度関数 W± の出現確率がほぼ 0 に等しいような場合でも対数比を求めるため，極端に大きな値，もしくは小さな値を加算することになり，弱識別器 h(x) の値に悪影響を及ぼす．これを解決するために，観測した 2 値符号列から遷移する可能性が低い 2 値符号列については，識別結果への影響を抑制するために式 (7.12) のように遷移尤度を閾値処理する．

E ′ (x′ |x) = E(x′ |x)if E(x′ |x) > ϵ 0otherwise(7.12)

この閾値 ϵ は，極端に高い値に設定すると 2 値符号列の遷移を考慮しないモデルとなる．本研究では，予備実験から ϵ = 0.005 とした．閾値処理する前の遷移尤度分布を図 7.5(a)，閾値処理した後の遷移尤度分布を図 7.5(b) に示す．
提案する 2 値符号列の遷移尤度分布を用いた弱識別器 (式 (7.10)) は，一般的に用いられる Real

AdaBoost の弱識別器 (式 (7.7)) と比較した際に，一見すると計算コストが大きいように見える．しかし，実際には観測する 2 値符号列毎の出力を予め計算し，ルックアップテーブルとして保持する
ことで同じ計算コストで済む．

7.3.2

識別

ここでは，学習した識別器を用いて未知入力画像を識別する際の流れについて述べる．図 7.1(b)に示すように，まず未知入力画像から 2 値符号列を算出する．そして，式 (7.10) に示すように観測した 2 値符号列が他の 2 値符号へどの程度遷移しやすいかを遷移尤度分布から求め，対数オッズとの積の総和を弱識別器の出力とする．最終的な識別結果は，式 (7.6) に示すように複数の弱識別器 h(x)の和によって算出する．

7.4

評価実験

量子化残差に基づく遷移尤度モデルを導入した識別器の有効性を評価するために，評価実験を行う．

100

7.4.1

実験概要

実験では，HOG 特徴量を 2 値化した特徴量である B-HOG 特徴量，R-HOG 特徴量，提案手法である学習サンプルの量子化残差に基づいた 2 値符号列の遷移予測モデルを導入した識別器を比較す
る．学習及び評価には INRIA Person Dataset を用いる．比較には Detection Error Tradeoﬀ(DET)
カーブを用いる．

7.4.2

実験結果

実験結果の DET カーブを図 7.6 に示す．まず，HOG 特徴量と B-HOG 特徴量，B-HOG 特徴量をベースとした提案手法を比較すると，検出性能が高い順番に提案手法，HOG 特徴量，B-HOG 特徴量となった．FPPW が 10−3 において HOG 特徴量を閾値処理した B-HOG 特徴量は，HOG 特徴
量と比較すると検出率が約 2.9% 低下した．次に，FPPW が 10−3 において B-HOG 特徴量をベースとした提案手法と HOG 特徴量，B-HOG 特徴量を比較すると，提案手法は各手法に対して検出率が約 5.4% と約 8.4% 向上した．以上のことから，HOG 特徴量を単純に閾値処理により 2 値化するのみでは検出性能は低下するが，提案手法のように識別器に 2 値符号列の予測を導入することで HOG
特徴量を上回る検出性能を得ることができた．

図 7.6: 実験の結果の DET カーブ．
そして，この傾向は 2 値化方法が異なる場合においても同様の結果が得られた．FPPW が 10−3 に
おいて R-HOG 特徴量と R-HOG 特徴量をベースとした提案手法を比較すると，検出性能が約 3.0%
向上していることがわかる．

101

以上の結果より，提案手法は従来法よりも高精度な人検出が可能であることを確認したが，提案手法であっても誤識別したサンプルも存在する．R-HOG 特徴量ベースの提案手法により誤識別した評
価サンプルの一部を図 7.7 に示す．図 7.7 を見ると人領域の隠れや姿勢の変化が大きい人画像が多い
ことがわかる．提案手法では，隠れ領域や姿勢変化に対応するアプローチを取り入れていない．このような誤識別したサンプルを正しく識別するために隠れや姿勢変化に対応するアプローチを取り入れる必要がある．

図 7.7: 提案手法による誤識別したサンプルの例．

7.5

考察

評価実験の結果より，2 値符号列の遷移尤度モデルを導入した弱識別器は，特徴量の 2 値化手法に関わらず検出性能の向上に寄与していることを確認した．ここでは，2 値符号列の遷移予測を導入することで，各弱識別器の検出性能がどの程度向上したかについて考察する．
図 7.8 に一般的な Real AdaBoost の弱識別器 (式 (7.7)) の誤識別率と，遷移予測を導入した弱識別器 (式 (7.10)) の誤識別率を 2 次元グラフへプロットした結果を示す．プロットされる点は，全く同じ特徴量を使用した際の誤識別率を表わす．弱識別器の性能に変化が無い場合は，y = x を表わす
赤い線上にプロットされる．提案手法の方が検出性能が高い場合には，赤い線よりも右下にプロッ
トされる．
図 7.8 から，提案手法の多数の弱識別器の検出性能が向上していることがわかる．B-HOG 特徴量をベースとした場合では約 96.2% の弱識別器，R-HOG 特徴量をベースとした場合では約 88.3% の
弱識別器の検出性能を向上させることができた．これらの一つ一つの弱識別器は，最大で識別率が約 5.0% ほどの向上である．しかしながら，多数の弱識別器を組み合わせるアンサンブル学習法である Real AdaBoost を学習手法として利用しているため，提案手法で学習する最終識別器はより高い検出性能を得ることができる．

7.6

まとめ

本章では量子化残差に基づく遷移尤度モデルを導入した識別器を提案した．従来のパターン認識の分野では利用されていない量子化残差を有効活用した．提案手法は，画像から観測される 2 値符号102図 7.8: 式 (7.7) と式 (7.10) の誤識別率を 2 次元グラフにプロットした結果．プロットされた点は，弱識別器単体の等価誤識別率を表わす．(a) は B-HOG 特徴量，(b) は R-HOG 特徴量をベースとしている．
列が他の 2 値符号列へ遷移する可能性を考慮するために，遷移尤度モデルを識別器に導入した．遷
移尤度モデルとして，学習サンプルから得られる 2 値符号列と量子化残差により作成する遷移尤度分布を利用した．提案手法は，観測された 2 値符号列が他の 2 値符号列に遷移する可能性を考慮することができるため，信頼性の高い識別結果を出力できる．実験の結果，提案手法は従来の 2 値化
した特徴量と同じメモリ量と計算コストを維持しながら，検出性能を向上させることができた．

103

第8章

結論と展望
本論文では，高精度な人検出を実現するために，画像局所特徴量の共起性に基づく人検出法について述べた．

8.1

結論

各章のまとめは次の通りである．

2 章では，人検出の歴史と基本的なアプローチについて述べた後，人検出のサーベイについて述べた．人検出は，顔検出法のアプローチを引き継ぎ，画像局所特徴量と統計的学習手法に基づくアプ
ローチが一般的である．顔と比べて人は姿勢の変化や個体差が大きいために，人固有の特徴を捉えるような手法が提案された．しかしながら，人の形状をよく捉えるような特徴量を用いたとしても，
未だに人に似た背景を誤検出するなどの問題があることを述べた．

3 章では，人に似た背景を誤検出する問題を解決するために特徴量間の共起性を表現した共起確率
特徴量を提案した．共起確率特徴量は，実数で表現される Real AdaBoost の弱識別器の出力を演算子により結合することで生成する．Real AdaBoost の弱識別器の出力は，人クラスと背景クラスから得られる特徴量の出現確率の対数比によって計算され，人クラスのクラス尤度を表現する．これ
を和と積の性質の異なる二種類の演算子により結合することにより，多様な共起を表現することが可能である．さらに，本章では最適な特徴量の組み合わせ探索法と特徴量の組み合わせ数の推定方法も提案した．

4 章では，3 章にて提案した和と積演算子による共起確率特徴量の有効性を確認するために 2 つの評価実験を行った．1 つの実験では，人検出に有効な HOG 特徴量を用いて共起確率特徴量を生成した．評価実験の結果，従来の共起表現法よりも高精度な人検出ができることを確認した．また，

hold-out 法により特徴量の最適な組み合わせ数を推定することにより，固定した特徴量数だけ組み合わせるよりも検出性能を向上させることができた．2 つ目の実験では，HOG 特徴量と人固有の歩行動作を捉える PSA 特徴量を用いて共起確率特徴量を生成した．評価実験により，HOG 特徴量とPSA 特徴量のように異なる性質を持つ特徴量間の共起が人検出に有効であることを示した．
5 章では，さらなる高精度化を実現するために，差演算子を導入した共起確率特徴量を提案した．
差演算子を用いた共起確率特徴量は，HOG 特徴量から得られる過剰な人の確率を抑制するために，

HOG 特徴量を入力とした弱識別器の出力とジオメトリ情報の信頼度の差分を特徴量とする．評価実験の結果，差演算子を用いた共起確率特徴量は和と積を用いた共起確率特徴量と同程度の検出性能

105であることを確認し，それぞれを併用することでさらなる検出性能の向上を実現することができた．

6 章では人検出の実用化を想定し，検出性能を維持しながら特徴量を表現するメモリ使用量を削減するために，実数で表現される HOG 特徴量の 2 値符号列化を提案した．提案する R-HOG 特徴量は，2 つの HOG 特徴量の大小関係により 2 値化した特徴量であり，実数で表現される HOG 特徴量と比べてメモリ使用量を 75% 削減することができた．また，R-HOG 特徴量は HOG 特徴量の正規化処理が不要であるため，計算コストを 50% 削減することができた．さらに，検出性能を維持するために，識別に悪影響を及ぼす 2 値符号を観測しないようにマスキングするために，ワイルドカー
ド”∗”を導入した．その結果，HOG 特徴量とほぼ同程度の検出性能が得られたことを確認した．

7 章では，量子化残差に基づく遷移尤度モデルを導入した識別器を提案した．6 章で提案した特徴
量の 2 値化は，メモリ使用量を大幅に削減できる一方で，識別に有効な情報が欠落することと離散変数に変移するという 2 つの問題があった．そこで，この問題を解決するために，提案手法ではこれまでに利用していなかった量子化残差から 2 値符号列間の関係性を表現する遷移尤度モデルを作成した．遷移尤度モデルは．観測された 2 値符号列が他の 2 値符号列へ遷移する可能性を表わす．Real

AdaBoost の弱識別器に遷移尤度モデルを導入することにより，識別器が観測した 2 値符号列が他の2 値符号列へ遷移する場合も考慮することが可能となる．評価実験の結果，遷移尤度モデルを導入することで検出性能が向上したことを確認した．提案手法は，計算コストとメモリ使用量が特徴量を2 値化する方法と全く変わらないため，小規模なハードウェアに適した手法であるといえる．

8.2

展望

本論文では，高精度な人検出の実現のために，画像局所特徴量の共起性に基づく人検出法について述べた．また，実用化に向けて特徴量を表現するメモリ使用量を削減する方法について述べた．そして，評価実験により特徴量を表現するメモリ使用量を削減しながらも，検出性能を向上させることができた．しかしながら，実用的かつ汎用的な人検出を実現するためには幾つかの課題がある．
一つ目の課題は，時々刻々と変化する環境への対応である．人検出器は，予め用意した学習サンプ
ルから特徴量を抽出し，統計的学習手法により識別器を学習する．特徴量抽出法や統計的学習手法を工夫することにより，ある程度の人画像の見えの変化を吸収できるが，学習サンプルに含まれていない見えの変化に対応することは難しい．そのため，高精度に人を検出するためには，人検出シ
ステムを動作させる環境に合わせて学習サンプルを用意する必要がある．しかしながら，人検出シ
ステムを動作させる環境が時間と共に変化する場合には，予め用意した学習サンプルだけでは見えの変化に対して対応することが難しい．このように時間と共に環境が変化することで人画像の見えに変化が生じる場合には，その変化を識別器が学習することが望ましい．これを実現する一つの方法として，逐次的に得られるサンプルを用いて識別器を再学習するオンライン学習がある．環境の変化に合わせてサンプルを入手し，オンライン学習により識別器を再学習すれば，時々刻々と変化する環境へ対応することが可能である．この場合，新たに得られるサンプルに対して正しいラベルを自動的に付与する方法と，リアルタイムで識別器を学習するフレームワークが必要となる．
二つ目は，低解像度画像への対応である．本論文を含めた多くの人検出法は，人の形状を捉える

106

ことができる解像度の画像を対象としている．低解像度の画像では人の形状を明確に表現できないため人を検出することは難しい．監視システムでは，広角レンズの使用や記録装置の容量の制限等があるため，画像の解像度が低いことが多い．また，ITS の分野においては，自動車に搭載されているカメラにより遠くの人間を検出することが事故を防ぐことにも繋がるため，低解像度の人画像を検出することは非常に重要である．低解像度画像から高精度に人を検出するためには，解像度に依存しない特徴量の設計や，画像の解像度を向上させる超解像度技術を利用することが考えられる．

107

謝 辞
本研究は，著者が中部大学大学院工学研究科情報工学専攻後期博士課程在学中に，同大学工学部
情報工学科 藤吉弘亘教授の指導のもとに行ったものである．研究の遂行にあたり，常日頃ご指導を賜りました中部大学工学部情報工学科 藤吉弘亘教授に深く感謝の意を表します．本論文をまとめる
にあたり，有益なご討論，ご助言を賜りました名古屋工業大学院産業戦略工学専攻 梅崎太造教授，
中部大学工学部情報工学科 岩堀祐之教授，平田豊教授，中野良平教授に謹んで感謝いたします．本
研究において，貴重な意見，ご指導を頂きましたカーネギーメロン大学 U.A. and Helen Whitaker

University Prof.,RI/CS 金出武雄教授に心から厚く御礼申し上げます．本研究において，多くのご助言を頂きましたオムロン株式会社 山下隆義氏に心より感謝申し上げます．日本学術振興会には十分な金銭的支援を頂き，恵まれた研究生活を送る事ができましたことを心より感謝致します . 最後に，本研究にご協力して頂いた藤吉研究室の皆様に感謝致します．

109

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[122] S. Li, Z. Zhang, H. Shum, and H. Zhang: “FloatBoost Learning for Classiﬁcation”, inproceedings of MIT Press, pp. 993–1000, 2003.
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研究業績一覧

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[2] 三井相和, 山内悠嗣, 藤吉弘亘, “Joint 特徴量を用いた 2 段階 Boosting による物体検出”, 電子情報通信学会論文誌, Vol. J92-D, No. 9, pp. 1591-1601, 2009.

[3] Y. Yamauchi, H. Fujiyoshi, Y. Iwahori, and T. Kanade, “People Detection based on Cooccurrence of Appearance and Spatio-Temporal Features”, National Institute of Informatics
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[4] 高木雅成, 山内悠嗣, 藤吉弘亘, “Geometric Context を用いた特徴量間の共起による物体検出の高精度化”, 電子情報通信学会論文誌, Vol. J93-D, No. 8, pp. 1429-1438, 2010.

[5] 松島千佳, 山内悠嗣, 山下隆義, 藤吉弘亘, “物体検出のための Relational HOG 特徴量とワイル
ドカードを用いたバイナリーのマスキング”, 電子情報通信学会論文誌, Vol. J94-D, No. 8, pp.

1172-1182, 2011.
[6] T. Yamashita, Y. Yamauchi, and H. Fujiyoshi, “A Single Framework for Action Recognition
Based on Boosted Randomized Trees”, Information Processing Society of Japan Transactions
on Computer Vision and Applications, Vol. 3, pp.160-171, 2011.
[7] 山内悠嗣, 金出武雄, 山下隆義, 藤吉弘亘, “量子化残差に基づく遷移尤度モデルを導入した識別器の提案”, 電子情報通信学会論文誌，Vol. J95-D, No. 3，2012. (印刷中)

国際会議発表論文 (査読あり)[1] Y. Yamauchi, H. Fujiyoshi, B. W. Hwang, T. Kanade, “People Detection Based on Cooccurrence of Appearance and Spatio-temporal Features”, in Proceedings of International
Conference on Pattern Recognition, 2008.

123[2] Y. Yamauchi, M. Takaki, T. Yamashita, and H. Fujiyoshi, “Feature Co-occurrence Representation Based on Boosting for Object Detection”, in Proceedings of International Workshop
on Socially Intelligent Surveillance and Monitoring (in conjunction with CVPR2010), 2010.
[3] Y. Yamauchi, C. Matsushima, T. Yamashita, and H. Fujiyoshi, “Relational HOG Feature
with Wild-Card for Object Detection”, in Proceedings of Workshop on Visual Surveillance(in conjunction with ICCV2011), 2011.
[4] Y. Yamauchi and H. Fujiyoshi, ”Automatic Generation of Training Samples and a Learning Method Based on Advanced MILBoost for Human Detection”, in Proceedings of Asian
Conference on Pattern Recognition, 2011.
[5] T. Yamashita, Y. Yamauchi and H. Fujiyoshi, ”Human Detection for Multiple Pose by BoostedRandomized Trees”, in Proceedings of Asian Conference on Pattern Recognition, 2011.

学会口頭発表 (査読あり)[1] 山内悠嗣, 藤吉弘亘, Hwang Bon-Woo, 金出武雄, “アピアランスと時空間特徴の共起に基づく人検出”, 画像の認識・理解シンポジウム, pp.1492-1497, 2007.

[2] 尾崎貴洋, 山内悠嗣, 藤吉弘亘, “Joint HOG 特徴を用いた 2 段階 AdaBoost による車両検出”,
動的画像処理実利用化ワークショップ, pp.101-106, 2008.

[3] 三井相和, 山内悠嗣, 藤吉弘亘, “Joint HOG 特徴を用いた 2 段階 AdaBoost による人検出”, 画
像センシングシンポジウム, 2008.

[4] 山内悠嗣, 藤吉弘亘, 山下隆義, “Boosting に基づく共起表現による人検出”, 画像の認識・理解
シンポジウム, pp. 180-187, 2008.

[5] 高木雅成, 山内悠嗣, 三井相和, 藤吉弘亘, “Geometric Context を用いた特徴量間の共起による物体検出の高精度化”, 画像の認識・理解シンポジウム, pp. 643-650, 2009.

[6] 山下隆義, 山内悠嗣, 藤吉弘亘, “Boosted Randomized Trees による人物検出と行動の同時認識”,
画像の認識・理解シンポジウム, 2010.

[7] 松島千佳, 山内悠嗣, 山下隆義, 藤吉弘亘, “Relational Binarized HOG 特徴量と Real AdaBoost
によるバイナリ選択を用いた物体検出”, 画像の認識・理解シンポジウム, 2010.

[8] 草富省吾, 山内悠嗣, 藤吉弘亘, “人検出のための学習サンプルの自動生成と MILBoost を用いた学習法

, 画像センシングシンポジウム, パシフィコ横浜, 2011.

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[9] 山内悠嗣, 金出武雄, 山下隆義, 藤吉弘亘,“量子化残差に基づく特徴量の遷移尤度モデルを導入した識別器の提案, 画像の認識・理解シンポジウム, 2011.

学会口頭発表 (査読なし)[1] 山内悠嗣, 藤吉弘亘, 山下隆義, “複数の特徴量間の関連性に着目した Boosting による物体検出”,
精密工学会 · 映像情報メディア学会 サマーセミナー, pp. 85-88, 2008.

[2] 藤吉弘亘, 山内悠嗣, 三井相和, 池村翔, 山下隆義, “複数の特徴量間の関連性に着目した Joint-HOG
による物体検出”, 電気学会 一般産業研究会 研究会報告, pp. 51-56, 2008.

[3] 松島千佳, 山内悠嗣, 山下隆義, 藤吉弘亘, “人検出のための Real AdaBoost に基づく HOG 特徴
量の効率的な削減法”, 情報処理学会コンピュータビジョンとイメージメディア研究会, 2009.

[4] 纐纈直也, 山内悠嗣, 藤吉弘亘, “人体シルエットの生成型追加学習による人検出の高精度化”, 電
子情報通信学会 パターン認識・メディア理解研究会 研究報告, Vol. 110, pp. 99-104, 2010.

[5] 後藤雄飛, 山内悠嗣, 藤吉弘亘, “形状と色の類似特徴を用いた共起確率特徴量による人検出 ,情報処理学会コンピュータビジョンとイメージメディア研究会, 研究報告 2011.

[6] 後藤雄飛, 山内悠嗣, 藤吉弘亘, “色の類似性に基づいた形状特徴による人検出 , 電気関係学会
東海支部連合大会, 2011.

[7] 山内悠嗣, 金出武雄, 藤吉弘亘, “量子化残差に着目した識別器による歩行者検出 , 電気関係学会東海支部連合大会, 2011.

[8] 三品陽平, 山内悠嗣, 藤吉弘亘, “分離度を用いた分岐関数選択による Random Forests の高精度化 , 楽天研究開発シンポジウム, 2011.

[9] 三品陽平, 山内悠嗣, 藤吉弘亘, “分岐サンプル間の分布を考慮した Random Forests の高精度化 , 電子情報通信学会 パターン認識・メディア理解研究会 研究報告, Vol. 112, 2012.

学術誌記事[1] 篠木雄大, 山内悠嗣, “フレッシュアイズ - 映像研究現場紹介 - 中部大学 藤吉研究室”, 映像情報
メディア学会誌, Vol. 63, No. 2, pp.199-202, 2009.

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解説記事
[1] 山内悠嗣, 藤吉弘亘, “屋外映像からの高精度な人検出”, 日刊工業新聞 画像ラボ, Vol. 19, no 6,
pp. 17-20, 2008.
[2] 山内悠嗣, 藤吉弘亘, “学習サンプルの自動生成による人検出器の学習における効率化”, 日刊工業新聞 画像ラボ, 2012.

学術表彰[1] 2007 年

MIRU インタラクティブセッション優秀賞.

研究題目 : アピアランスと時空間特徴の共起に基づく人検出[2] 2008 年

精密工学会 · 映像情報メディア学会 サマーセミナー 優秀発表賞.

研究題目 : 複数の特徴量間の関連性に着目した Boosting による物体検出[3] 2009 年

MIRU インタラクティブセッション優秀賞.

研究題目 : Geometric Context を用いた特徴量間の共起による物体検出の高精度化[4] 2010 年

MIRU 学生論文優秀賞.

研究題目 : Relational Binarized HOG 特徴量と Real AdaBoost によるバイナリ選択を用いた
物体検出[5] 2010 年

MIRU ベストインタラクティブセッション優秀賞.

研究題目 : Boosted Randomized Trees による人物検出と行動の同時認識[6] 2011 年

電気関係学会東海支部連合大会 連合大会奨励賞.

研究題目 : 量子化残差に着目した識別器による歩行者検出

その他[1] 独立行政法人 日本学術振興会 特別研究員 DC2, 2010.4 ∼ 2012. 3.
[2] Visiting Graduate Student, The Robotics Institute, Carnegie Mellon University, 2010. 6 ∼2010. 12.

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