電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-12-84
Deep-CNN による上半身識別器の構成別評価
◎浅利広織・中島克人(東京電機大)
我々は,全身に比べて座位等の姿勢の変化やオクルージョンに強い上
半身に注目した人検出に取り組んでおり,HOG等の従来良く用いられ
て来た特徴とSVMによる識別器では十分な精度が得られないことから,
画像認識タスクにおいて高精度な認識精度が報告されているDeep-CNN
を利用し,高い識別精度を目指している.今回,識別精度向上のみならず,
計算速度および利用計算資源の最適化も目的に,Deep-CNNの層構成の変更や
dropoutの有無による誤識別率やF値等の変化に関する評価を行った.