@techreport{oai:kindai.repo.nii.ac.jp:00003495,
 author = {波部,  斉},
 month = {Jan},
 note = {研究成果の概要(和文): 防犯カメラなどの複数のカメラで広域監視を行う状況を想定し, 映像中の人物を精度よく検出する手法の検討を行った. 既存の手法では, 広く一般に共通した情報を用いて検出を行うが, それだけでは不十分な場面も多い. そこで「場所依存コンテクスト」すなわち, 場所によって変化する事前知識を適切にモデル化することで, 人物などの対象物体の有無を正しく判断する. この手法の応用例として, 人物検出や物体追跡システムを開発した.  研究成果の概要(英文): We propose an object detection framework especially for wide-area visual surveillance system. Existing methods usually make use of features which target objects usually have in common. However, those common features are sometimes insufficient for robust detection. Therefore, in this project, we model contextual information which is particularly associated with a certain location. This enables us to detect targetsrobustly and efficiently., 機関番号:34419;   研究種目：若手研究(B);   研究期間：2011～2012;   課題番号：23700210;   研究分野：コンピュータビジョン;   科研費の分科・細目：情報学・知覚情報処理・知能ロボティクス, application/pdf},
 title = {多カメラ映像監視のための場所固有コンテクストのモデル化},
 year = {2012},
 yomi = {ハベ, ヒトシ}
}