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J-GLOBAL ID：201302240814603399   整理番号：13A0508039

非極大値抑制クラスタリングに基づくビデオシーケンスにおける歩行者の計数

Counting Pedestrains in Video SequencesBased on Non-Maxima Suppression Clustering

著者 (3件)： Lu Jimin (Dep. of System Engineering,Coll. of Information System and Management,National Univ. of Defense Technol., Changsha) ,  Zeng Zhaoxian (Dep. of System Engineering,Coll. of Information System and Management,National Univ. of Defense Technol., Changsha) ,  Zhang Maojun (Dep. of System Engineering,Coll. of Information System and Management,National Univ. of Defense Technol., Changsha)
資料名： Moshi Shibie yu Rengong Zhineng  (Moshi Shibie yu Rengong Zhineng)
巻： 25  号： 1  ページ： 150-156  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2411A  ISSN： 1003-6059  CODEN： MRZHET  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 固定場面の背景画像に基づき,ビデオシーケンスにおける歩行者を数える4ステップの手法を提示して,2010年のEURASIPジャーナルにおけるD.Conteの解決策と比較して,長距離の群衆の推定結果を改良する。著者らの主要な寄与は非極大値抑制クラスタリングにある。提案している密度ベースのクラスタリング手法は,カメラからの異なった距離で異なったクラスタリング規格を群衆に適用する。したがって,それは大き過ぎるクラスタと次の問題を避ける。2010年のPETSデータベースに関する実験は,非極大値抑制クラスタリングからのよりわずかなクラスタの暗黙の結果として,長距離の群衆の推定結果が有意に改善することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *画像信号 ,  クラスタ化 ,  方式 ,  データベース ,  画像 ,  極大値 ,  対策
準シソーラス用語： *ビデオシーケンス ,  クラスタリング ,  クラスタリング手法 ,  背景画像 ,  解決策

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 極大値 ,  クラスタリング ,  ビデオシーケンス ,  歩行 ,  計数