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J-GLOBAL ID：201702287583514643   整理番号：17A0170919

HAAR型LBPテクスチャ特徴の歩行者検出研究【JST・京大機械翻訳】

Haar characteristics LBP text feature for pedestrian detection

著者 (4件)： Zhou Shuren (School of Computer and Communication Engineering, Changsha University of Science and Technology, Hunan Provincial Key Laboratory of Intelligent Processing of Big Data on Transportation) ,  Wang Gang (School of Computer and Communication Engineering, Changsha University of Science and Technology, Hunan Provincial Key Laboratory of Intelligent Processing of Big Data on Transportation) ,  Xu Yuefeng (School of Computer and Communication Engineering, Changsha University of Science and Technology) ,  She Kaisheng (School of Computer and Communication Engineering, Changsha University of Science and Technology)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 52  号： 21  ページ： 175-179  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 歩行者検出において,局所的二成分パターン(LBP)の特性は,ノイズによって影響を受け,検出率が低いという問題を解決するために,グレースケール画像から直接抽出することができた。HSV色空間に基づく改良型HAAR型LBP(IHLBP)特徴抽出法を提案した。まず第一に,RGB画像をRGB色空間からHVS色空間に変換し,次に,HSV画像のH,S,V空間をそれぞれ特徴ベクトルに抽出し,最後に3つの特徴を正規化して特徴ベクトルを得て,最終的にIHLBP特徴を得る。INRIA CYBERPERSONデータセットにはサポートベクトルマシン(SUPPORT VECTOR MACHINE,SVM)を分類器として用いた。実験結果により,提案方法は,認識率を効果的に改善し,そして,98.5%に達することができた。それは,HOG特性,HPG-LBP特性,およびWLD-LBP特性と比較して,より良い実験結果を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 正規化 ,  画像 ,  サポートベクトルマシン ,  *色空間 ,  雑音 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： 認識率 ,  特徴ベクトル ,  HSV色空間 ,  グレースケール画像 ,  検出率 ,  *歩行者検出 ,  *テクスチャ特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： pedestrian detection ,  HSV color space ,  feature extraction ,  Improved Haar-like Local Binary Pattern (IHLBP) features ,  Support Vector Machine( SVM)

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： LBP ,  テクスチャ特徴 ,  歩行者検出 ,  研究