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J-GLOBAL ID：201702228172530305   整理番号：17A0274954

ビデオベース火災検出のための学習多層ICA特徴【Powered by NICT】

Learning multi-layer ICA features for video-based fire detection

著者 (5件)： Zhan Yongjie (Center for Digital Media Computing, Software School, Xiamen University, 361005, China) ,  Long Fei (Center for Digital Media Computing, Software School, Xiamen University, 361005, China) ,  Shi LiFeng (Center for Digital Media Computing, Software School, Xiamen University, 361005, China) ,  Bu Yikun (School of Information Science and Engineering, Xiamen University, 361005, China) ,  Lin ChenHan (Center for Digital Media Computing, Software School, Xiamen University, 361005, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CISP-BMEI  ページ： 72-77  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 火災検出についての以前の研究は,人手特徴または注意深く設計した検出器に焦点を当てた。しかし,様々な分類タスク用に,または種々の火災検出シナリオに対しても良く動作することが普遍的な人手特徴や検出器ではない。本論文では,学習多層ICA空間時間特徴によるビデオベース火災検出の新しい方法を提案した。この方法はICA学習アルゴリズム,積層とプーリングの組合せによる3D空間時間ブロックからの有効な特徴を自動学習することができる。線形SVMは分類段階で使用されている。実験結果は,その単純さにもかかわらず,提案手法では,火災検出のためのいくつかのポピュラーな空間時間特徴に優れた分類結果を達成することを示した。も異なるブロックサンプリング戦略及びこの方法の特徴構築の異なった方法を比較した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 学習アルゴリズム ,  *学習 ,  *多層 ,  検出器 ,  線形性
準シソーラス用語： 三次元空間 ,  積層 ,  *火災検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： ビデオ ,  火災検出 ,  学習 ,  多層 ,  ICA