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J-GLOBAL ID：201202266757398238   整理番号：12A0060045

投票および結合した外観モデリングを使用するオブジェクト検出および姿勢分類のための高速オンライン追加学習法

A fast online incremental learning method for object detection and pose classification using voting and combined appearance modeling

著者 (3件)： TANGRUAMSUB Sirinart (Dep. of Computational Intelligence and Systems Sci., Tokyo Inst. of Technol., Yokohama 226-8503, JPN) ,  TAKADA Keisuke (Dep. of Computational Intelligence and Systems Sci., Tokyo Inst. of Technol., Yokohama 226-8503, JPN) ,  HASEGAWA Osamu (Dep. of Computational Intelligence and Systems Sci., Tokyo Inst. of Technol., Yokohama 226-8503, JPN)
資料名： Signal Processing: Image Communication  (Signal Processing: Image Communication)
巻： 27  号： 1  ページ： 75-82  発行年： 2012年01月 
JST資料番号： T0844A  ISSN： 0923-5965  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では物体の位置を特定し,物体の視点を分類する新しく高速な物体検出方法を提示した。外観ベースの物体認識の限界を克服するために,ローカルの要所と対象の中心位置との空間的な関係を統合した。投票のテクニックを,物体の面積を推定し,次に対象を捕らえるために境界箱をつくるために適用した。結合した外観モデルを回想イメージによリ導入し,誤検出問題に対処するのを助けた。実験結果は,本方法が未だ平均した精度結果を保存しながら物体検出時間を向上できることを示した。そのうえ,本方法は視点分類の精度を改良できる。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *物体認識 ,  分類 ,  パターン認識 ,  *モデリング ,  検出 ,  投票 ,  診断 ,  評価
準シソーラス用語： *Kernel学習法 ,  オブジェクト検出 ,  外観 ,  誤検出 ,  実験結果 ,  物体検出

分類 (2件)： 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)： 投票 ,  外観 ,  モデリング ,  オブジェクト検出 ,  姿勢 ,  分類 ,  オンライン