Last updated： Feb. 13, 2015.
【参考文献】
- Y. Sakuramoto, M. Saito, and M. Hashimoto,“Object Detection using Effective Pixels for Distinguishing from Similar Objects”，Proceeding of International Symposium on Optomechatronic Technologies (ISOT), T1A-4, pp.1-6, Oct. 2013.
- 概要
この手法は，入力画像中に対象物と類似した偽の物体（以下，類似物）が存在する状況下でも，対象物を高信頼かつ高速に検出することが可能です． - アルゴリズムの流れ
本手法は，画素選択と画像照合の2つの処理から構成されています．
画素選択処理では，与えられたテンプレート画像中からランダムに参照画素群を選択します． そして，事前に準備したポジティブサンプル（対象物を撮影した画像群）とネガティブサンプル（対象物以外を撮影した画像群）を適用して，選択された画素群の識別性能を評価します． 選択される画素群を変えながら，この評価値が最大になる画素群を参照画素群として選択します． なお，本手法では，遺伝的アルゴリズムを用いることによって，参照画素群を効率よく選択します．
画像照合処理では，選択された参照画素群を用いた正規化相互相関を利用して，入力画像中から対象物を検出します．
- 参照画素群の識別性能の評価
参照画素群の識別性能は，ポジティブサンプルとネガティブサンプルを用いて評価します． ある参照画素群が選択されたとき，これと両サンプル群の類似度をヒストグラム化します． ヒストグラムの2クラスの重複部分の大きさは対象物と類似物の識別が失敗する確率を表現し，2クラスの代表点の距離（分離度）は未学習データに対する汎化性能を表現しています． したがって，この重複面積 S を最小化し，さらに2クラスの分離度 D を最大化するような参照画素を選択することができれば，識別性能が最大である画素群を選択できます． 画素群の評価式は以下の式と定義し，評価値 F を最大とする画素群が対象物と類似物の識別に有効な参照画素です．
- 類似物を考慮した参照画素群の効果
以下の図は，テンプレート画像からランダムに選択した画素群と本手法により選択された画素群を照合に用いた際の類似度マップを示します．
ランダムに選択した画素群を用いた際の類似度マップは，対象物の位置以外においても高い類似度を示しています． 一方，本手法の類似度マップは対象物が存在する位置のみにおいて高い類似度を示しています． 以上の結果から，類似物を考慮して選択した参照画素群を照合に用いる有効性を確認しました．
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