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J-GLOBAL ID：201202273102224292   整理番号：12A0929567

歩いている歩行者の系列に基づく携帯物の検出

Detecting Carried Objects from Sequences of Walking Pedestrians

著者 (2件)： DAMEN Dima (Univ. Bristol, Bristol, GBR) ,  HOGG David (Univ. Leeds, Leeds, GBR)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 34  号： 6  ページ： 1056-1067  発行年： 2012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： 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： 歩行者が携帯する手荷物などの物体検出は,コンピュータビジョンのセキュリティ応用の重要な課題であるが,携帯物は様々であり携帯の仕方も多様であるため困難な課題でもある。本論文では,歩いている歩行者の携帯物をビデオ画像列から検出する新しい方法を提案する。携帯物は歩行者の正常なシルエットから突出していると仮定する。また,従来の研究で用いられた歩行者と携帯物の動きや形状を表現するための雑音耐性のある時間的テンプレートを用いる。ただし,従来法と違い,生成した時間的テンプレートを,歩行者の3次元モデルからオフラインで生成した見本となる時間的テンプレートに対してマッチングを行う。その見本は,複数の異なる視点からの歩行者の二値シルエットから生成する。そして,マッチングにより得られた突出物の尤度マップとMarkov確率場に基づき,最大事後確率法を用いて携帯物の切り出しを行う。二つのデータセットを用いた実験を行い,従来法と比べた性能の改善を示す。

シソーラス用語： *物体認識 ,  *セグメンテーション ,  歩行者 ,  貨物 ,  検出 ,  *画像分析 ,  動画像 ,  歩行 ,  輪郭 ,  パターンマッチング ,  確率モデル ,  事後確率 ,  コンピュータビジョン ,  三次元モデル
準シソーラス用語： Markov確率場 ,  シルエット ,  テンプレートマッチング ,  ビデオ画像 ,  画像列 ,  最大事後確率 ,  手荷物 ,  物体検出 ,  尤度

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 歩行 ,  系列