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vision.PeopleDetector
(削除予定) HOG 特徴を使用した直立の人物の検出
関数
は将来のリリースで削除される予定です。代わりに、関数 vision.PeopleDetector
peopleDetectorACF
を使用して人物を検出します。
説明
人物検出器オブジェクトは、勾配方向ヒストグラム (HOG) 特徴と学習済みサポート ベクター マシン (SVM) 分類器を使用して、入力イメージ内の人物を検出します。このオブジェクトは、隠れていない、直立姿勢の人物を検出します。
イメージ内の人物を検出するには、次の手順を実行します。
vision.PeopleDetector
オブジェクトを作成し、そのプロパティを設定します。関数と同様に、引数を指定してオブジェクトを呼び出します。
System object の機能の詳細については、System object とはを参照してください。
作成
構文
説明
は、ビデオ内の一連の点を追跡する人物検出器オブジェクト peopleDetector
= vision.PeopleDetectorpeopleDetector
を返します。
は人物検出器オブジェクトを作成し、peopleDetector
= vision.PeopleDetector(model
)ClassificationModel
プロパティを model
に設定します。
は、名前と値のペアを 1 つ以上使用してプロパティを設定します。各プロパティ名を引用符で囲みます。たとえば、peopleDetector
= vision.PeopleDetector(Name,Value
)peopleDetector = vision.PeopleDetector('ClassificationModel','UprightPeople_128x64')
です。
プロパティ
使用法
説明
は、入力イメージ bboxes
= peopleDetector(I
)I
でマルチスケール オブジェクト検出を実行して、M 境界ボックスを定義する M 行 4 列の行列を返します。M は検出された人物の数を表します。出力行列 BBOXES
の各行には、4 要素ベクトル [x y width height] が含まれます。このベクトルは、境界ボックスの左上隅とサイズをピクセル単位で指定します。人物が検出されない場合、オブジェクトは空のベクトルを返します。入力イメージ I
は、グレースケール イメージまたはトゥルーカラー (RGB) イメージでなければなりません。
[
は、検出の信頼度の値も返します。bboxes
, scores
] = peopleDetector(I
)
入力引数
出力引数
オブジェクト関数
オブジェクト関数を使用するには、System object™ を最初の入力引数として指定します。たとえば、obj
という名前の System object のシステム リソースを解放するには、次の構文を使用します。
release(obj)
例
参照
[1] Dalal, N. and B. Triggs. “Histograms of Oriented Gradients for Human Detection,”Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, June 2005, pp. 886-893.