移動物体認識のための特徴抽出法と判定アルゴリズムのポイント解説

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本セミナーでは、移動物体認識の基礎から解説し、物体追跡の手法と特徴について事例を交えて詳解いたします。

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プログラム

  1. 移動物体認識手法における戦術
    1. 特徴抽出と物体認識の関連性
    2. フレーム毎に得られる特徴
      1. 領域特徴
      2. エッジ特徴
      3. 特徴点
    3. 隣接フレーム間で得られる特徴
      1. 領域テクスチャ
      2. エッジの妥当性
      3. 特徴点の妥当性による対応付け
    4. 比較的長いフレームから得られ特徴
      1. 特徴点の軌跡
      2. オプティカルフロー
    5. 認識
      1. 領域特徴のパターンマッチング
      2. 動き特徴のクラスタリング
  2. 領域ベースの移動物体認識
    1. 移動物体候補の抽出
      1. さまざまな差分
      2. 2値化・ラベリング
    2. 候補の絞込み
  3. 物体の追跡
    1. 領域特徴・エッジ特徴・特徴点の時系列処理
    2. KLT法によるトラッキング
    3. Mean Shiftによるトラッキング
    4. Particle Filterによるトラッキング
  4. 勾配ベースの特徴抽出
    1. 画像の拡大・縮小、回転、照明変化への頑健性
    2. SIFT 特徴量
    3. 勾配の方向ヒストグラム: HOG
  5. 物体認識
    1. 一般的方法
    2. パターンマッチング
    3. クラスタリング
    4. Bag of Keypoints
    5. 識別器
    6. 事例
      1. 人の検出
      2. 自動車の検出
      3. 道路標識の検出

会場

株式会社オーム社 オームセミナー室
101-8460 東京都 千代田区 神田錦町3-1
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受講料

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