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J-GLOBAL ID：201302278496989883   整理番号：13A1505368

運転者支援のための部品に基づく歩行者検出および特徴に基づくトラッキング:実時間,ロバストアルゴリズム,評価

Part-Based Pedestrian Detection and Feature-Based Tracking for Driver Assistance: Real-Time, Robust Algorithms, and Evaluation

著者 (6件)： PRIOLETTI Antonio (Univ. Parma, Parma, ITA) ,  MOGELMOSE Andreas (Aalborg Univ., Aalborg, DNK) ,  GRISLERI Paolo (Univ. Parma, Parma, ITA) ,  TRIVEDI Mohan Manubhai (Univ. California, CA, USA) ,  BROGGI Alberto (Univ. Parma, Parma, ITA) ,  MOESLUND Thomas B. (Aalborg Univ., Aalborg, DNK)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 14  号： 3  ページ： 1346-1359  発行年： 2013年09月 
JST資料番号： W1272A  ISSN： 1524-9050  CODEN： ITISFG  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： 変動の多い歩行者検出問題に対しては,分類器に基づく検出器が注目されている。これに対し本論文では,2段階分類器に基づいて,運転者支援のための部品に基づく歩行者検出および特徴に基づくトラッキングを行うアルゴリズムを提案した。提案手法では,新しい部品ベースのHOG-SVM(勾配ヒストグラム-サポートベクトルマシン)およびHaarカスケード分類器を用いた。提案の部品に基づく歩行者検出システムに関しては,検出処理段階,部品検証処理段階,結合型検証処理段階,トラッキング処理段階に分けて論じた。提案アルゴリズムの評価実験を行い,その中で,PASCAL測度を用いた検出処理の評価,検出段階での訓練,部品検証パディング距離,部品の数,結合型検証処理,速度評価,入力画像形状のパラメタリゼーション,実世界運転データを用いた評価,について論じ,その結果を示した。車両テストベッド上での部品ベース歩行者検出手法のポーティングを行い,最適化,プラットフォーム,候補のフィルタリング,特徴抽出,トラッキングなどについて論じた。性能評価実験を行い,提案方式の有効性を確認した。

シソーラス用語： *コンピュータビジョン ,  特徴抽出 ,  歩行者 ,  実時間処理 ,  ロバスト性 ,  性能評価 ,  サポートベクトルマシン ,  自動分類 ,  評価試験 ,  追跡 ,  *運転支援システム ,  *運転者支援システム
準シソーラス用語： トラッキング ,  勾配ヒストグラム

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  運転者  (TB01040V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 運転者支援 ,  歩行者検出 ,  トラッキング ,  実時間 ,  評価