情報処理学会 インタラクション2019

機械学習により一枚の画像から高精度で物体を検出できるようになった．しかし，学習を用いる手法では，検出したい物体画像を事前に学習させておく必要がある．例えば，様々な商品をカメラで一枚の画像に収め，その画像から特定の商品を検出するような場合だと，事前の学習は困難である．また，人がある画像を見て物体を計数したいと考えた場合，どういう基準で同じ物体と定義するかはそのたびに変わる可能性がある．そこで，本研究では一枚の画像から複数の検出基準による類似物体検出を事前の学習なしで行う手法を提案する．本研究を行うことにより，計数したい物体をその場でカメラに収めることで，その物体を複数の基準で検出できるようになる．これにより，商品在庫をデータで管理していない小規模な店舗などでも在庫管理を容易に行うことができるようになる．実際にSIFT，DoG，SIFTと色，DoGと色の4つの特徴を使用した類似物体検出方法を検証した．