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J-GLOBAL ID：201602239483362121   整理番号：16A1384810

高速歩行者検出のための意味論的チャネル【Powered by NICT】

Semantic Channels for Fast Pedestrian Detection

著者 (2件)： Costea Arthur Daniel ,  Nedevschi Sergiu
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CVPR  ページ： 2360-2368  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 歩行者検出と意味的セグメンテーションは,多くの実時間応用のための高い可能性タスクである。しかしトップ実行アプローチの多くでは,高い計算コストで最先端技術の結果を提供する。本研究では,歩行者検出と意味的セグメンテーションの両方に対して最先端技術の結果を達成するための高速解法を提案した。歩行者検出のためのベースラインとして,コスト効率的な多重解像度フィルタLUV+HOGチャネル上のスライディングウィンドウを使用した。八の意味論的クラスにピクセルを分類するための同じチャネルを使用する。短範囲および長範囲多重解像度チャネル特性を用いて,非常に低い計算コストで従来のコードブックに基づくアプローチと比較してよりロバストなセグメンテーション結果を達成した。より強力な歩行者検出器を達成するために得られたセグメンテーションが付加されたセマンティックチャネルとして使用されている。高速歩行者検出を達成するために,単一の柔軟な歩行者モデルと単一画像スケールに基づくマルチスケール検出方式を採用した。提案した解決策は,GPU上でのCPUと15FPSで8FPSでの歩行者検出と意味的セグメンテーションベンチマークの両方に比肩可能な結果を提供する,最速トップ実行方法であった。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *歩行者 ,  *意味論 ,  画素 ,  *チャネル ,  符号表 ,  *高速度 ,  セグメンテーション ,  ロバスト性 ,  基準線 ,  多重解像度 ,  計算コスト ,  *歩行者検出
準シソーラス用語： マルチスケール ,  スライディングウィンドウ ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

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 (3件)： 歩行者検出 ,  意味論 ,  チャネル