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J-GLOBAL ID：200902221936029750   整理番号：09A0361429

部品検出応答のグルーピング,マージング,割当による複数の部分オクルージョンのあるオブジェクトの検出およびセグメンテーション

Detection and Segmentation of Multiple, Partially Occluded Objects by Grouping, Merging, Assigning Part Detection Responses

著者 (2件)： WU Bo (Univ. Southern California, CA, USA) ,  NEVATIA Ram (Univ. Southern California, CA, USA)
資料名： International Journal of Computer Vision  (International Journal of Computer Vision)
巻： 82  号： 2  ページ： 185-204  発行年： 2009年04月 
JST資料番号： T0423A  ISSN： 0920-5691  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： コンピュータビジョンの基本問題であるオブジェクトの検出およびセグメンテーションの問題を取り上げ,画像中にある複数の部分的オクルージョンを持つオブジェクトの検出およびセグメンテーションを行う手法を提案し,そのために,部品検出応答のグルーピング,マージング,割当,手法を提示した。提案アプローチの概要紹介を行うとともに,本体部品検出器の階層構造に関しては,部品検出器の学習,本体部品およびオブジェクトエッジの検出,について論じた。個別オブジェクトのセグメンテーションに関しては,弱セグメンテーション器の設計,セグメンテーションおよび検出のためのアンサンブル分類器のブースティング(サンプル重み進化,弱分類器の最適化),について論じるとともに,複数オブジェクトに対する結合解析を行い,部品の部分集合の検出応答からオブジェクト仮説を提案し,シルエットの結合型オクルージョンマップ,可視シルエットとオブジェクトエッジのマッチング,可視部品と検出応答のマッチング,結合画像尤度の計算,最良構成に対する探索,などについて詳細に論じた。歩行者のクラスを用いた評価実験を行い,部品検出器階層構造の訓練,個別オブジェクト上での評価,部分オクルージョンのあるオブジェクト上での評価,を実施し,提案手法の有効性を確認した。

シソーラス用語： *オクルージョン ,  *セグメンテーション ,  コンピュータビジョン ,  マージング ,  部品 ,  階層構造 ,  *機械学習 ,  マッチング ,  確率 ,  評価試験
準シソーラス用語： *アンサンブル学習 ,  グルーピング ,  ブースティング ,  尤度

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 応答 ,  グルーピング ,  マージング ,  割当 ,  オクルージョン ,  オブジェクト ,  セグメンテーション