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J-GLOBAL ID：201202209377360439   整理番号：12A0784383

低レベル特徴とBayes回帰を用いた人の計数

Counting People With Low-Level Features and Bayesian Regression

著者 (2件)： CHAN Antoni B. (City Univ. Hong Kong, HKG) ,  VASCONCELOS Nuno (Univ. California, CA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 21  号： 4  ページ： 2160-2177  発行年： 2012年04月 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  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： いろいろな方向に移動する歩行者で構成される,不均一な群集のサイズを推定する問題に対して,明示的な物体セグメンテーションや追跡を用いずに,Bayes回帰を用いることを提案した。群集を,動的テクスチャ混合モデルを用いて,均一な動きの成分に分割した。一連の全体的低レベル特徴を分割した各領域から抽出し,その特徴を,セグメントあたりの人数の推定値に写像する関数を,Bayes回帰を用いて学習した。Gauss過程回帰とBayes Poisson回帰に基づく二つのBayes回帰モデルを示した。後者では,計算効率が良く,カーネル化可能な閉形式近似を導き,非線形関数の表現を可能にした。近似限界尤度も,カーネルハイパーパラメータ学習に対して導いた。二つの大規模データ集合上で検証し,群集サイズにかかわらずロバストな計数推定値を与えることを示した。

シソーラス用語： *歩行者 ,  *計数法 ,  *Bayes推定 ,  回帰モデル ,  Gauss過程 ,  Poisson過程 ,  特徴抽出 ,  学習 ,  サーベイランス ,  識別関数 ,  パラメータ学習
準シソーラス用語： Kernel関数

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 人 ,  計数