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J-GLOBAL ID：201402234273499850   整理番号：14A1453878

群衆集計手法,特徴,回帰モデルの評価

An evaluation of crowd counting methods, features and regression models

著者 (4件)： RYAN David ,  DENMAN Simon ,  SRIDHARAN Sridha ,  FOOKES Clinton
資料名： Computer Vision and Image Understanding  (Computer Vision and Image Understanding)
巻： 130  ページ： 1-17  発行年： 2015年01月 
JST資料番号： W0185A  ISSN： 1077-3142  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： 既存の群衆集計アルゴリズムは群衆特性獲得のために,全体的,局所的,ヒストグラムに基づく特徴に依存している。群衆規模推定のためにはさらに回帰を用いている。複数データセットに跨る不十分なテストのために異なる方法論の比較および対照を行うことが困難になっている。本論文では,全体的,局所的,ヒストグラムに基づく手法の比較を行い,各種画像特徴および回帰モデルの比較を行うために,複数データセットに跨る評価を提案した。5種類の公開データセット,即ち,UCSD,PETS 2009,Fudan,Mall,Grand Centranデータセットに跨る性能評価を行うために,その後K畳交差検証プロトコルを用いた。画像は,サイズ,形状,エッジ,キーポイント,テクスチャという5つのタイプにカテゴリー分類される。ここで評価対照とした回帰モデルは,Gauss過程回帰(GPR)線形回帰,K最近傍(KNN),ニューラルネットワーク(NN)である。その結果,局所特徴はそれと等価な全体的およびヒストグラムベースの特徴よりも性能的に優れており,最適性能は,テクスチャを除くすべての画像特徴を用いた場合に観測され,GPRが線形,KNN,NN回帰よりも性能的に優れていることを示した。Copyright 2014 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 積算 ,  データ解析 ,  群れ ,  *交差検証法 ,  *コンピュータビジョン ,  *回帰モデル ,  計算機アルゴリズム ,  ヒストグラム ,  統計的方法 ,  評価試験 ,  Gauss過程 ,  最適化問題 ,  ニューラルネットワーク ,  性能評価
準シソーラス用語： 群衆 ,  *群衆集計 ,  最近傍問題

分類 (3件)： 数値計算  (JE02000J) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 集計 ,  手法 ,  回帰モデル ,  評価