視覚障害者歩行支援のためのRuggero Micheletto1

横浜市立大学大学院生命ナノシステム科

1. はじめにA Monocular Pedestrian
Detection system for the
Visually Impaired,フィルタ, Histograms of oriented gradients

学研究科知覚情報科学研究室

検出システム

岸野 嵩久

distance to pedestrian.

Keyword: 視覚障害者, 歩行者検出, パーティクル

単眼カメラを用いた歩行者

1

show that our system can estimate the

現在、国内の視覚障害者は 31 万人を上回る[1]。そのため、視覚障害者の歩行を支援するシステムの開発は福祉的に大きな意義がある。
1

視覚障害者の歩行を支援するシステムに求めら

ABSTRUCT

れる要素は大きく分類すると、経路のナビゲー

This pater presents a pedestrian detection

ションと移動中の安全確保の 2 つになる。視覚障system for visually impaired. In our

害者歩行支援のための経路ナビゲーションシステ

detection method, Histograms of Oriented

ムは、 GPS を利用した座標即位や特定のランド

Gradients (HOG) are used as image

マーク認識による位置推定などのこれまで多く提features. Due to increase the false detection

案されてきた[2]。しかし、これらのシステムでは

rate, accuracy of objects recognition is

接近する歩行者や車などの移動物体のことは考慮

reduced. Therefore our system deals with

されていないことが多く、衝突回避の喚起など視multiple parts detector. Since our system

覚障害者の歩行中の安全確保について課題が存在

performs three phase detection by the filter

している。また、視覚障害者が外出する際に最もof each part which is deformable and不安に感じることの 1 つが人や車などの存在と歩

movable, it can raise the accuracy.

行中に衝突することであることがアンケート調査

Additionally, we introduced scan areaによって示されている[1]。以上の背景から、視覚

prediction process using particle filter for

障害者が歩行中に接近する他の歩行者を察知してreducing processing time. And our system

衝突の回避を可能にするシステムは、歩行中の安

estimates the distant to pedestrian in front

全確保のためにも必要なものである。

with single camera. The distance is

歩行支援システムを実装するデバイスは使用者

calculated using the perspective model. Inが携帯可能な大きさや重量でなければならない。

evaluation experiment, our system

また、普及のしやすさも考慮すると、小型カメラ

improves the problem of false detection. Itなどの身近にある既存の携帯型デバイスに標準的is about 18.9% better than the standardに装備されているセンサーを用いることが望まし

HOG detector. And scan area predictionい。一般的に、歩行者などの障害物を検出するシ

process was able to reduce processing time

ステムは IR センサーなどの距離を測定するのに特more than half. Experimental results also

化したセンサー、もしくは複数のカメラによるマルチビジョンを用いる。しかし、距離測定用のセンサーや複数のカメラは我々が生活の中で使用している携帯デバイスには標準的に装備されている

f y ( x , y ) =L ( x , y+ 1 )−L( x , y −1)
各ピクセルで算出した

18 0 °の範囲に変換し、

θ0°を2 0°からごとの 9 方ことは少ない。これらの理由から、我々は携帯電向の勾配ヒストグラムに分割する。そして、画像

話やスマートフォンといったモバイルデバイスにを注目した。これらのデバイスは一般に入手しやす割し、セルごとの勾配ヒストグラムを作成する

いことに加えてカメラを標準装備している。

(Fig.1) 。セルは以上のような背景から、本研究では単眼カメラで撮影された映像から前方の歩行者をリアルタイ

n ×n

ピクセルのセルと呼ばれる領域に分l× l

セルごとに正規化される。

これにより、局所領域の明るさの変化にも影響されにくくなる。

ムに検出し、その距離を推定することで衝突の危算出された特徴量は機械学習により統計的に識険性を察知できるようなシステムの開発を目的と別に有効な特徴が抽出され、対象の検出に使用すしている。

る識別器が作成される。本研究では、機械学習にReal AdaBoost を使用した[4]。

2. システム構成
2.1.2 Multiple parts HOG detector
本システムは大きく分けて、歩行者検出と距離Fig.1 HOG 特徴量の算出過程推定の 2 つのフェーズから構成される。歩行者検出 は Histogram of Oriented Gradients(HOG)
特徴量に基づく人物検出法を行う[3]。そして、検出した対象の座標から投影法を用いてユーザーとの距離の推定を行う。

2.1 歩行者検出
2.1.1 HOG 特徴量
HOG 特徴量とは、局所領域の輝度値の勾配とHOG 特徴量に基づく人物検出はこれまでの特その方向をヒストグラム化して特徴量としたもの

徴量の方法に比べて高い精度の検出が可能である

mが、背景が複雑な場合や変化が大きい場合には誤である。勾配の強度とその方向

θは以下の式によって算出される。

m ( x , y ) =√ f x ( x , y ) + f y ( x , y )2θ ( x , y )=tan−1検出が多いという課題があった。そこで、本研究2f y( x , y)f x( x , y)

では HOG 特徴量を用い複数の識別器を組み合わせたカスケード型 Multiple parts HOG detectorを用いた検出法を提案する。Multiple parts
HOG detector は 2 種類の HOG 特徴量を用いる。

f x ( x , y ) , f y ( x , y ) は各画素における輝度値 L の差分であり、以下の式で与え1 つは全身の特徴を表現する粗い解像度の特徴量、られる。

徴量である。全身を粗い解像度、部位を細かい解

ここで、

f x ( x , y )=L ( x+1, y )−L( x−1, y )もう 1 つは体の部分を表現する細かい解像度の特像度で表現することで効率的な検出を行う。今回

検出する部位は、頭と脚の２ヶ所とした。

(n){ s(n)t , w t ; n=1, … , N } で 近 似 表 現 す る 。

Fig.2 Multiple parts HOG detector の構成

(n )

stはxt

(n)w t はそのN=500 個と上でのサンプル、重みであり、サンプルの総数はした。各サンプルの重みは観測された尤度によって与えられ、重みに比例して復元抽出が行われる。
これにより、尤度の高い付近にサンプルが存在することになる。 Multiple parts HOG detector は学習した人の特徴とどの程度類似しているか信頼Fig.2 に Multiple parts HOG detector の構成

F0と2頼度をサンプルの重みを決定付ける尤度として設から構成される。

定した。 Fig.3 に実際に検出器の算出した信頼度図を示す。人モデルはベースフィルタつのパーツモデル( P 1 , P2 )度を計算する。本研究では、検出器が算出した信各パーツモデルは以下のように与えられる。

による画像上の尤度分布を示す。各サンプルは定Pi =( F i , v i , s i )められた状態遷移をし、次フレームの位置を予測iする。今回、状態遷移には等速直線運動を用いた。

ここで、は部位の番号(頭=1,脚=2)であり、Fi は部位の識別器パートフィルタである。
v i はベースフィルタと部位の相対位置を表す
ベクトル、 s i はパートフィルタのサイズを表す。パートフィルタのサイズは各パーツ 3 段階用

状態遷移をしたサンプル群の重心を予測位置として、次フレームの走査領域を移動する。

2.2 単眼カメラでの距離推定

意されている。また、各パートフィルタは可動式単眼カメラで撮影した画像から、現実での対象であり、ベースフィルタの範囲内をパートフィルの位置を推定するためには投影法を利用する必要

タの面積の 50%以上が被るように位置を変えられがある。投影法から距離を算出する方法は大きくる。これにより、姿勢の変化にも対応することが2 つあり、画像上の対象の大きさを利用する方法出来る。と画像上の対象の位置を利用する方法が挙げられる。大きさによる方法は歩行者の身長によって画2.1.3 パーティクルフィルタによる位置予測

像上での大きさに個人差が生じるため、距離のみ

Multiple parts HOG detector による検出は複に依存した安定な値を得にくいことが考えられる 。

数の識別器が組み合わさっている分、計算時間が従って、位置を利用した方法によって歩行者の位掛かる。そのため、本研究では次フレーム画像上置を推定する方法が有効であると考えられる。本の歩行者の位置を予測し、その領域に走査範囲を研究では、地面の接地点である脚の座標を基に、限定することで処理時間を削減させる。予測にはピンホールカメラモデルによる投影法を用いて歩時系列フィルタの一種であるパーティクルフィル行者の距離の推定を行う。

タを利用する[5]。
パーティクルフィルタは時刻データ
布ztp ( xt∣z t )を用いて、確率変数Fig.4 に画像上の座標を距離の幾何関係を示す 。

tまでの観測xtの確率分

を N 個の重 み付 き標本サン プル

今回は簡単のためにカメラの高さhを固定し、地面とカメラは平行であると仮定した。カメラから歩行者までの距離をd とすると、画像上のy座標は以下の式で求められる。

y=fh H+d 2

ここで、Hfはピクセル単位での焦点距離、は画像の縦幅である。上式を変換し、以下の式によってy座標から距離d=fhdを算出する。

22y−H

3. 検出評価
3.1 データベース作成

Table.1 検出精度(%)
Precision

Miss

評価実験のために学習用画像データベースを作
False成した。このデータベースは特徴量を学習し、識別器を構築するのに使用される。使用した画像はHOG

91.90

9.10

25.21

様々な場所で撮影しているため、背景や照明が異Multiple

88.70

11.306.29なったデータになっている。学習用の画像は撮影HOG画像から一部分を切り出したものを使用した。使用枚数は人物が写った画像を 4000 枚、背景のみ

Fig.3 検出器の信頼度による尤度分布の画像を 6258 枚である。

3.2 精度評価
検出精度の評価のために、学習用とは別に評価用のデータベースを作成した。このデータベース
は学習用データベースと同様に撮影された画像から一部を切り出したものであるが、学習用に使用した画像とは異なる画像を用意した。評価用デー
タベースは人物画像 1000 枚、背景画像 1000 枚

h=1.4[m] に固定して予備実験を行い f =540[ pixel] であることカメラの高さをから構成さている。評価用データベースに対して
従 来 の HOG 特 徴 量 に よ る 検 出 法 (HOG) とを求めた。また、接近の程度を判断する目安

Multiple parts HOG detector に よ る 検 出 法として、距離を 3 段階のレンジレベルに分類(Multiple HOG)を適用して検出結果を比較した。

した：Near-range (4m 以下)、Medium-

なお、両手法の検出するための検出器の閾値は同range (4m~8m)、Far-range (8m 以上)。

じ値に設定した。 Table.1 に実験結果を示す。従Fig.4 画像と歩行者までの距離との幾何関係

来の HOG による手法は検出率が Multiple HOGに 比 べ て 3.2% 高 く な っ た 。 一 方 で 、 Multiple
HOG は人以外の物を誤検出する確率が従来法に対して 18.9%削減されている。検出率の減少が見られたものの、誤検出についてはその約 6 倍の精度向上が確認された。この結果から、 Multiple

HOG による検出法は、実環境のような複雑な背Multiple parts HOG による検出例である。従来景の場合においても歩行者のみを検出できること

法は車などの付近に誤検出 (図中矢印 )が見られるが示唆されている。

が、 Multiple parts HOG ではこれらの誤検出は解消されている。この結果から、複雑な背景環境

3.3 撮影画像への検出実施にあっても従来よりも強固な検出を行うことがで

従来の HOG 特徴による手法と Multiple partsきると言える。また、 Fig.6 に実際の検出結果か

HOG による手法の両手法で、複数の場所で実際

ら歩行者の位置を推定した結果を示す。推定結果に撮影した映像から歩行者の検出を行った。なお、は歩行者の位置関係、及びレンジレベルを正確に撮影時にカメラは 1.4m の高さに固定してある。

表すことができた。

Fig.5 HOG(左)と Multiple parts HOG(右)の検出例

Fig.6 検出結果に基づく距離算出例(b) Scene2(a) Scene1

Table.2 に Intel Core i7 CPU 2.93GHz を用いた際の 1 フレームの平均処理時間を示す。パーティ
Table.2 平均処理時間(msec)

クルフィルタによる走査範囲の予測を利用した場
Time合、平均処理時間は 612.95msec であった。これは、範囲予測を用いない場合の処理時間

HOG

Scene1

1689.92

1807.22msec の約 33％の処理時間に相当する。
この結果から、パーティクルフィルタによる走査

Scene2

1924.52範囲の予測は処理時間の削減に効果的であったと言える。

HOG + Particle FilterAverage

1807.22

Scene1680.51

Scene2545.38

Average612.95

4. まとめと今後の展望
視覚障害者の自立歩行を支援するシステムの開発のために歩行者検出法を提案し、検出結果からFig.5 に歩行者の検出例を示す。両シーンとも左歩行者との距離の推定を行った。複数の識別器を

側 は 従 来 の HOG 特 徴 に よ る 検 出 、 右 側 が組み合わせた Multiple parts HOG detector は、

通常の HOG による検出では誤認識されてしまった背景を正確に区別することが可能であった。また、パーティクルフィルタによる検出器の次フレームの走査範囲予測を行うことで、 1 フレームに掛かる処理時間を 65%以上削減することが出来た。そして、検出した画像上の座標を基に前方の歩行者の距離を推定することができた。一方で、リアルタイムで安定に処理を行うためには更なる処理時間の削減も必要になっていると考えられる。
今後は、更なる処理時間の削減を試みることに加えて、スマートフォンやタブレットなどのデバイスへ試験的に実装し、カメラが平行でない場合にも対応することも検討している。

参考文献[1] 障 害 者 福 祉 研 究 会 , “ 障 害 者 の た め の 福 祉2004,” pp. 7-9, 2004.
[2]A.Helal, S. Moore, and B. Ramachandran.
Dridhti, “An integrated navigation system
for the visually impaired and disabled,”
FifthInternational

Symposium

onWearable Computers (ISWC01), pp.149156, 2001.
[3]N.Dalal and B. Triggs, “Histograms oforiented gradients for human detection,”
CVPR, vol.1, pp.886-893, 2005.
[4]R.E. Schapire andY. Singer, “Improvedboosting algorithms using confidencerated predictions,” Mach. Learn., no.37,
pp.297-336, 1999.
[5]E. Cuevas, D. Zaladiver, and R. Rojas,“Particle
Technicalfilterfor

ReportMathematikund

visionB,tracking,”
Fachbereich

Informatik,

Universitat Berlin, 2005.

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