本稿では混雑した状況でも正確に人物を検出する画像処理手法を提案する．従来，多視点映像から人物のシルエットを抽出して人物の移動軌跡を推定する手法が提案されている．しかし，満員のエレべータ内や電車のように混雑した状況では人物の体が遮蔽されてしまうため，シルエットから人数を推定することは困難である．そこで本稿では多視点カメラの映像から頭部検出器を用いて検出した結果をステレオ祝することにより人物のみを検出可能とする手法を提案する．ステレオ視により検出した頭部候補領域の3次元位置を推定し，推定位置の高さや領域判定により誤検出を削減することが可能となる．実験の結果，1人/50cm~2 という状況でも正確な人物検出が可能であることを確認した．%This paper presents a people counting method which is a hybrid of a head detector and a stereo-matching. The proposed method consists of 2 steps. First, it detects candidates of human head regions within images of at least 2 cameras. The detector is constructed by using Adaboost with correlation coefficients of image features. Then, it estimates the candidates of 3D head positions from pairs of detected head regions. Finally, it eliminates false positive regions which have irregular 3D positions. Experimental results show that the method counts people accurately even in a condition of one person per 50cm~2.
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