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J-GLOBAL ID：201102290881110960   整理番号：11A0958509

部分最小二乗法を用いた車両検出

Vehicle Detection Using Partial Least Squares

著者 (3件)： KEMBHAVI Aniruddha (Microsoft Corp., WA) ,  HARWOOD David (Univ. Maryland, MD) ,  DAVIS Larry S. (Univ. Maryland, MD)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 33  号： 6  ページ： 1250-1265  発行年： 2011年06月 
JST資料番号： B0519B  ISSN： 0162-8828  CODEN： ITPIDJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高範囲のアプリケーションを持つ航空画像の中の車両検出問題を取り上げ,本論文では,部分最小二乗法を用いた車両検出手法を提案した。特徴抽出に関しては,色確率マップ,有向勾配のヒストグラム,ピクセルペア(PoP)という3つの種類の特徴を取り上げて論じ,これら3つの特徴クラスの組合せにより,極めて高次元の特徴空間が得られることを示した。部分最小二乗法(PLS)に関しては,PLS因子の可視化について論じた。特徴選択に関しては,順序付き予測器選択(OPS),多段階多重解像度解析,について述べた。評価実験を行い,Google Earthサンフランシスコデータセット上での実験を行い,特徴抽出および評価,特徴選択(OPS,ダウンサンプリング),性能評価結果,特徴選択を用いた高速化,誤分類,などについて述べた。従来アプローチとの比較評価を行い,提案アプローチの性能的優位性を示した。

シソーラス用語： *特徴抽出 ,  *画像分析 ,  コンピュータビジョン ,  検出 ,  空間 ,  分解能 ,  可視化 ,  特徴選択 ,  性能評価 ,  *部分最小二乗法
準シソーラス用語： 車両検出 ,  特徴空間 ,  多重解像度

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (2件)： 部分最小二乗法 ,  車両検出