色特徴とHOG特徴を用いた特定サインの検出
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開始行:
[[太田研 公開用Wiki]]
*色特徴とHOG特徴を用いたつくばチャレンジにおける経路封鎖...
#contents
*はじめに [#z7a60fe1]
**研究背景 [#v8e26a5f]
近年では、人々が普通に生活する空間で自立した行動を行え...
そうした機能の一つとして視覚情報からの物体認識が挙げら...
**研究目的 [#oc5adbd4]
そうした機能の一つとして視覚情報からの物体認識が挙げら...
昨年のつくばチャレンジでは以下の図1ような、つくば市役所...
CENTER:#ref(map.png,center,50%)
CENTER:&size(14){図1:つくばチャレンジコース};~
つくばチャレンジでは主目的のほかに幾つかの副目標も存在し...
CENTER:#ref(sign.png,center,150%)
CENTER:&size(14){図2:経路封鎖};~
CENTER:#ref(a_sign.png,center,50%)
CENTER:&size(14){図3:経路封鎖サイン};~
本論文ではこの経路封鎖迂回の達成のために、経路封鎖のサ...
*提案手法 [#b2194a16]
本研究では対象画像のスケールを正規化し、形状・色からく...
SVMに与えるデータとして、HOG特徴のみ、色特徴のみ、双方...
**HOG特徴 [#u6bfcd86]
本研究では画像スケールの変化および照明変化に対する堅牢...
形状的特徴に対する特徴量としてHOG(histogram of gradient)...
この特徴量はN. Dalal とB. Triggsが路上での人検出として...
HOG特徴は明るさの変化量である輝度勾配をヒストグラム化し...
画素(x,y)における輝度勾配θ(x,y)は以下の式(1)よって示さ...
本研究では輝度勾配の角度の出現頻度に対して、各角度毎の...
なお,V(x,y)は(x,y)におけるHSV表色系においてその画素の明る...
CENTER:#ref(siki1.png,center,35%)~
このときdy(x,y)$とdx(x,y)は以下の式(3)(4)で定義する。&br;
CENTER:#ref(siki2.png,center,35%)~
このように輝度勾配の強度を特徴として取り込むことでノイ...
欠点として微細な輝度勾配が特徴として反映されにくくなる点...
一般的にHOG特徴では画像を小領域に分割し、小領域毎に輝度...
今回の実験では輝度勾配を18° 毎(20段階)に分けてヒストグ...
**色特徴 [#h18e12af]
研究目的で言及した通り、対象サインは赤や青、黄色といっ...
色的特徴も非常に特徴的であると言える。しかし、上述のHOG特...
そこで色特徴を併用することでより効果的な検出を行えるの...
本研究では色を示す情報の中でも明るさの影響を受けづらいHSV...
色相(Hue)に着目した。またHOG特徴量で使用する輝度と同様のH...
計算の際の一部処理を共有できる点もメリットであると考えら...
先行研究[3]ではつくばチャレンジにおいて特定服装の人物の...
先行研究[3]では色相を180段階(2° 毎)に分けるが最も精度が...
またSVMでの実行時には色相を分割する段階数が検出実行時間...
**SVM [#l0b9e8c7]
こうして得た特徴量を元として機械学習を行わせることで学...
SVMは機械学習の一つであり、対象のデータが複数(基本的に...
CENTER:#ref(svm_soft.png,center,50%)
CENTER:&size(14){図4:SVM};~
検出時には、判定したいデータを学習データと同様に特徴量...
本研究ではSVMを用いて正解画像と不正解画像の二つのグルー...
今回は色特徴やHOG特徴で作成したヒストグラム を使用する...
SVMではカーネル関数を使用するのが一般的である。カーネル...
SVMでは使用されるカーネル関数にはいくつか種類がある。本...
もちいて実験を行うことにする。このときRBFカーネルK(x,x')...
CENTER:#ref(siki3.png,center,35%)~
このときRBFカーネルによる非線形SVMでは式(5)でのγとペナル...
*評価実験 [#c76451d2]
**実験用データ [#i66ea0c8]
つくばチャレンジでは実験会当日のほかに何度か試走を行う...
しかし本研究の目的である経路封鎖迂回という課題は今年の...
課題であり、また研究の途中で対象のサインの変更もあったた...
・用意した正解画像群の中から、一部の画像をランダム...
・1と同様に学習用画像群と評価用画像群の組み合わせを...
・それぞれの学習用画像群で作成した検出器を用いて、...
このような形で実験を行うことでより有意な統計データにな...
一方で不正解画像群は十分なサンプル数を確保出来たため正...
正解画像群は学習用画像として235枚、検証用画像として200...
また不正解画像群としてつくばチャレンジコース内の画像の...
**性能評価 [#r8df24b6]
つくばチャレンジでは検出精度の高く、計算時間の短い手法...
***検出精度 [#kcd4a38f]
本研究のように正誤の判定を行うアルゴリズムに対する性能...
ROC曲線は検証したデータのうち、正しく正解と判定された正...
True Positive rate(真陽性、検出率) を縦軸に、誤って正解と...
True positiveが0に近いほどFalse positiveも0に近くなる。RO...
用意した画像から抽出したHOG特徴、色特徴、HOG特徴＋色特...
CENTER:#ref(0-1.png,center,50%)
CENTER:&size(14){図8:ROC曲線};~
また図8では複数の曲線が重ってしまい非常に見づらい。そこ...
CENTER:#ref(graph.png,center,50%)
CENTER:&size(14){図9:ROC曲線(拡大)};~
図9より、HOG特徴＋色特徴、HOG特徴、色特徴の順に精度が下...
図9の中で、（False positive、True positive）の点が最も(...
各手法での実験結果結果を以下に示す。以下の実験結果ではSVM...
HOG色特徴のみがγ = 5, C = 10である。表1はパラメータが以上...
CENTER:&size(14){表1:True positive}
CENTER:#ref(result1.PNG,center,100%)
CENTER:&size(14){表2:False positive}
CENTER:#ref(result2.PNG,center,100%)
表1から、図9で最も低い結果となっている色特徴のみでの学...
表2より、最も低い結果となっている色特徴のみでの学習・判...
**実行時間の評価 [#a00ef8a9]
本手法でのSVMによる検出器は事前に用意することができる。そ...
そこで上述の3つの特徴量での検出を実行時間は計測しながら...
CENTER:&size(14){表3:実行環境};
CENTER:#ref(result3.PNG,center,100%)
以上の環境下での正解画像200枚×6セットと不正解画像3000枚×6...
検出の実行にかかった平均時間は表\ref{result:time}のように...
CENTER:&size(14){表4:実行時間};
CENTER:#ref(result4.PNG,center,100%)
表4のように色特徴のみを特徴量とした検出が最も早く色+HOG特...
*考察 [#n36e50e6]
以下ではROC曲線(図8,9)およびそのROC曲線上で(0,1)から一...
最も検出率と誤検出率のバランスの良いといえるパラメータ（...
のときの実行結果(表\ref{result:positive}、(表1,2)、および...
(表3)についてのみを考慮した考察を行う。&br;
**検出精度に対する考察 [#jc7e6f12]
図8のROC曲線から検出する際の性能は、色特徴のみ、HOG特徴...
また表\ref{result:positive}での検出率や表\ref{result:ne...
以上の結果から、色特徴のみでも検出は検出率・誤検出率共に...
**検出時間に対する考察 [#q2952356]
一方で検出時間に関しては表4から色特徴のみによる検出では...
とかなり速く実行でき、そこから大きく離れてHOG特徴のみ、色...
つくばチャレンジでは100分の時間制限があり、公式の発表[3...
本研究では切り取られた画像が対象画像か判定する際の精度...
行っている。しかし、実際の自立走行の際にはまず画像の切り...
また色特徴のみの検出は一定の精度はあるものの、ランダム...
そのため実際のつくばチャレンジでの実用を考えると、以下...
有効だと考えられる。&br;
・画面内で特定範囲の画素があったらその周囲から複数の...
・対象画像を色特徴のみで判定&br;
・特徴のみで再度判定&br;
上記のような形をとる場合、手順2の段階で色特徴による探索...
*まとめ [#i421d2f2]
本論文ではつくばチャレンジの課題である経路封鎖迂回の達...
対象サインである立て看板が形状的にも色的にも特徴的であ...
実験の結果としてHOG特徴単独や色＋HOG特徴は検出率99%以上...
と高い検出率を得ることができた。一方で検出時間では最も速...
今後の課題として本論文中で考察した、本手法の活用法につ...
また研究内では色特徴、HOG特徴のヒストグラムの項目数等は...
*参考文献 [#x8274716]
[1] N. Dalal and B. Triggs, 『Histograms of oriented gra...
[2] 大和 一矢，鹿貫 悠多，須田 雄大，山田 竜也，村上 公...
[3]本走行の記録｜つくばチャレンジ2019：https://tsukubacha...
[4]阿部重夫，”パターン認識のためのサポートベクトルマシン...
[5]小野田崇，”知の化学 サポートベクターマシン”, オーム社,...
[6]大北剛，”カーネル法によるパターン解析”, 共立出版, 2010...
終了行:
[[太田研 公開用Wiki]]
*色特徴とHOG特徴を用いたつくばチャレンジにおける経路封鎖...
#contents
*はじめに [#z7a60fe1]
**研究背景 [#v8e26a5f]
近年では、人々が普通に生活する空間で自立した行動を行え...
そうした機能の一つとして視覚情報からの物体認識が挙げら...
**研究目的 [#oc5adbd4]
そうした機能の一つとして視覚情報からの物体認識が挙げら...
昨年のつくばチャレンジでは以下の図1ような、つくば市役所...
CENTER:#ref(map.png,center,50%)
CENTER:&size(14){図1:つくばチャレンジコース};~
つくばチャレンジでは主目的のほかに幾つかの副目標も存在し...
CENTER:#ref(sign.png,center,150%)
CENTER:&size(14){図2:経路封鎖};~
CENTER:#ref(a_sign.png,center,50%)
CENTER:&size(14){図3:経路封鎖サイン};~
本論文ではこの経路封鎖迂回の達成のために、経路封鎖のサ...
*提案手法 [#b2194a16]
本研究では対象画像のスケールを正規化し、形状・色からく...
SVMに与えるデータとして、HOG特徴のみ、色特徴のみ、双方...
**HOG特徴 [#u6bfcd86]
本研究では画像スケールの変化および照明変化に対する堅牢...
形状的特徴に対する特徴量としてHOG(histogram of gradient)...
この特徴量はN. Dalal とB. Triggsが路上での人検出として...
HOG特徴は明るさの変化量である輝度勾配をヒストグラム化し...
画素(x,y)における輝度勾配θ(x,y)は以下の式(1)よって示さ...
本研究では輝度勾配の角度の出現頻度に対して、各角度毎の...
なお,V(x,y)は(x,y)におけるHSV表色系においてその画素の明る...
CENTER:#ref(siki1.png,center,35%)~
このときdy(x,y)$とdx(x,y)は以下の式(3)(4)で定義する。&br;
CENTER:#ref(siki2.png,center,35%)~
このように輝度勾配の強度を特徴として取り込むことでノイ...
欠点として微細な輝度勾配が特徴として反映されにくくなる点...
一般的にHOG特徴では画像を小領域に分割し、小領域毎に輝度...
今回の実験では輝度勾配を18° 毎(20段階)に分けてヒストグ...
**色特徴 [#h18e12af]
研究目的で言及した通り、対象サインは赤や青、黄色といっ...
色的特徴も非常に特徴的であると言える。しかし、上述のHOG特...
そこで色特徴を併用することでより効果的な検出を行えるの...
本研究では色を示す情報の中でも明るさの影響を受けづらいHSV...
色相(Hue)に着目した。またHOG特徴量で使用する輝度と同様のH...
計算の際の一部処理を共有できる点もメリットであると考えら...
先行研究[3]ではつくばチャレンジにおいて特定服装の人物の...
先行研究[3]では色相を180段階(2° 毎)に分けるが最も精度が...
またSVMでの実行時には色相を分割する段階数が検出実行時間...
**SVM [#l0b9e8c7]
こうして得た特徴量を元として機械学習を行わせることで学...
SVMは機械学習の一つであり、対象のデータが複数(基本的に...
CENTER:#ref(svm_soft.png,center,50%)
CENTER:&size(14){図4:SVM};~
検出時には、判定したいデータを学習データと同様に特徴量...
本研究ではSVMを用いて正解画像と不正解画像の二つのグルー...
今回は色特徴やHOG特徴で作成したヒストグラム を使用する...
SVMではカーネル関数を使用するのが一般的である。カーネル...
SVMでは使用されるカーネル関数にはいくつか種類がある。本...
もちいて実験を行うことにする。このときRBFカーネルK(x,x')...
CENTER:#ref(siki3.png,center,35%)~
このときRBFカーネルによる非線形SVMでは式(5)でのγとペナル...
*評価実験 [#c76451d2]
**実験用データ [#i66ea0c8]
つくばチャレンジでは実験会当日のほかに何度か試走を行う...
しかし本研究の目的である経路封鎖迂回という課題は今年の...
課題であり、また研究の途中で対象のサインの変更もあったた...
・用意した正解画像群の中から、一部の画像をランダム...
・1と同様に学習用画像群と評価用画像群の組み合わせを...
・それぞれの学習用画像群で作成した検出器を用いて、...
このような形で実験を行うことでより有意な統計データにな...
一方で不正解画像群は十分なサンプル数を確保出来たため正...
正解画像群は学習用画像として235枚、検証用画像として200...
また不正解画像群としてつくばチャレンジコース内の画像の...
**性能評価 [#r8df24b6]
つくばチャレンジでは検出精度の高く、計算時間の短い手法...
***検出精度 [#kcd4a38f]
本研究のように正誤の判定を行うアルゴリズムに対する性能...
ROC曲線は検証したデータのうち、正しく正解と判定された正...
True Positive rate(真陽性、検出率) を縦軸に、誤って正解と...
True positiveが0に近いほどFalse positiveも0に近くなる。RO...
用意した画像から抽出したHOG特徴、色特徴、HOG特徴＋色特...
CENTER:#ref(0-1.png,center,50%)
CENTER:&size(14){図8:ROC曲線};~
また図8では複数の曲線が重ってしまい非常に見づらい。そこ...
CENTER:#ref(graph.png,center,50%)
CENTER:&size(14){図9:ROC曲線(拡大)};~
図9より、HOG特徴＋色特徴、HOG特徴、色特徴の順に精度が下...
図9の中で、（False positive、True positive）の点が最も(...
各手法での実験結果結果を以下に示す。以下の実験結果ではSVM...
HOG色特徴のみがγ = 5, C = 10である。表1はパラメータが以上...
CENTER:&size(14){表1:True positive}
CENTER:#ref(result1.PNG,center,100%)
CENTER:&size(14){表2:False positive}
CENTER:#ref(result2.PNG,center,100%)
表1から、図9で最も低い結果となっている色特徴のみでの学...
表2より、最も低い結果となっている色特徴のみでの学習・判...
**実行時間の評価 [#a00ef8a9]
本手法でのSVMによる検出器は事前に用意することができる。そ...
そこで上述の3つの特徴量での検出を実行時間は計測しながら...
CENTER:&size(14){表3:実行環境};
CENTER:#ref(result3.PNG,center,100%)
以上の環境下での正解画像200枚×6セットと不正解画像3000枚×6...
検出の実行にかかった平均時間は表\ref{result:time}のように...
CENTER:&size(14){表4:実行時間};
CENTER:#ref(result4.PNG,center,100%)
表4のように色特徴のみを特徴量とした検出が最も早く色+HOG特...
*考察 [#n36e50e6]
以下ではROC曲線(図8,9)およびそのROC曲線上で(0,1)から一...
最も検出率と誤検出率のバランスの良いといえるパラメータ（...
のときの実行結果(表\ref{result:positive}、(表1,2)、および...
(表3)についてのみを考慮した考察を行う。&br;
**検出精度に対する考察 [#jc7e6f12]
図8のROC曲線から検出する際の性能は、色特徴のみ、HOG特徴...
また表\ref{result:positive}での検出率や表\ref{result:ne...
以上の結果から、色特徴のみでも検出は検出率・誤検出率共に...
**検出時間に対する考察 [#q2952356]
一方で検出時間に関しては表4から色特徴のみによる検出では...
とかなり速く実行でき、そこから大きく離れてHOG特徴のみ、色...
つくばチャレンジでは100分の時間制限があり、公式の発表[3...
本研究では切り取られた画像が対象画像か判定する際の精度...
行っている。しかし、実際の自立走行の際にはまず画像の切り...
また色特徴のみの検出は一定の精度はあるものの、ランダム...
そのため実際のつくばチャレンジでの実用を考えると、以下...
有効だと考えられる。&br;
・画面内で特定範囲の画素があったらその周囲から複数の...
・対象画像を色特徴のみで判定&br;
・特徴のみで再度判定&br;
上記のような形をとる場合、手順2の段階で色特徴による探索...
*まとめ [#i421d2f2]
本論文ではつくばチャレンジの課題である経路封鎖迂回の達...
対象サインである立て看板が形状的にも色的にも特徴的であ...
実験の結果としてHOG特徴単独や色＋HOG特徴は検出率99%以上...
と高い検出率を得ることができた。一方で検出時間では最も速...
今後の課題として本論文中で考察した、本手法の活用法につ...
また研究内では色特徴、HOG特徴のヒストグラムの項目数等は...
*参考文献 [#x8274716]
[1] N. Dalal and B. Triggs, 『Histograms of oriented gra...
[2] 大和 一矢，鹿貫 悠多，須田 雄大，山田 竜也，村上 公...
[3]本走行の記録｜つくばチャレンジ2019：https://tsukubacha...
[4]阿部重夫，”パターン認識のためのサポートベクトルマシン...
[5]小野田崇，”知の化学 サポートベクターマシン”, オーム社,...
[6]大北剛，”カーネル法によるパターン解析”, 共立出版, 2010...
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