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J-GLOBAL ID：201502272607295408   整理番号：15A0243625

要素・構成結合特徴を有するスパース表現を用いたターゲット検出

Target Detection Using Sparse Representation With Element and Construction Combination Feature

著者 (2件)： LIU Haicang (Hunan Univ., Changsha, CHN) ,  LI Shutao (Hunan Univ., Changsha, CHN)
資料名： IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement  (IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement)
巻： 64  号： 2  ページ： 290-298  発行年： 2015年02月 
JST資料番号： C0232A  ISSN： 0018-9456  CODEN： IEIMAO  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： ターゲット検出のためにECCSR(要素・構成結合特徴を有するスパース表現)-SVM(サポートベクトルマシン)法を提案した。このECCSR-SVM法では,SR(スパース表現)の辞書とSVM分類器をターゲットと背景サンプルによって訓練し,次にターゲットを試験段階で検出する。特徴抽出に対する提案ECC(要素・構成結合)戦略は決定フレームで重要な役割をする。SRに基づく空間ピラミッドヒストグラムは提案法の性能を大幅に改善する。ECCSR-SVM法は画像データベース中の自動車を検出するマルチスケール問題を解くことを実験によって示した。

シソーラス用語： データ表現 ,  *検出 ,  サポートベクトルマシン ,  特徴抽出 ,  ヒストグラム ,  画像データベース ,  自動車 ,  *画像処理 ,  性能評価
準シソーラス用語： スケール不変特徴変換 ,  スパース表現 ,  *ターゲット検出

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 要素 ,  スパース表現 ,  ターゲット検出