物体検出

◎ 物体検出とは

☆物体検出とは、画像の中に含まれる人や車などの物体を取り囲む四角い領域を特定することです。
また、物体を取り囲む領域を、バウティングボックスまたはウィンドウと呼びます。

◎ 物体検出の基本フロー

○ 物体領域候補の抽出

画像中から物体領域候補を提案することは物体検出の精度と速度を決める重要な部分です。ここでは、物体領域候補の抽出として、スライディングウィンドウ法、選択的検索法、分枝限定法について説明していきます。

スライディングウィンドウ法

選択検索法

分枝限定法

○ 物体検出

物体領域候補の抽出が終わると、それらの領域をクラス認識によって物体らしさのスコアを計算し、物体を検出する必要があります。

○集団学習
単純な分類器を合わせることで非線形な分類器を構築する学習方法。
　○カーネル法
　○ニューラルネットワーク

○ 物体検出の評価

物体検出をした際に、同一物体に複数のバウティングボックスが検出されないようにしなければなりません。ここでは、適切なバウティングボックスのみを検出するために、バウティングボックスの一致度や平均適合率によって評価していきます。

非最大化の抑制

　物体領域候補の物体認識

　検出領域の絞り込み