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J-GLOBAL ID：201602250098260608   整理番号：16A0789403

深さ画像の勾配特徴に基づく人体姿勢推定【JST・京大機械翻訳】

Human Body Attitude Estimation Based on Gradient Feature of Depth Images

著者 (4件)： Xu Yuefeng (School of Computer and Communication Engineering, Changsha University of Science and Technology) ,  Zhou Shuren (School of Computer and Communication Engineering, Changsha University of Science and Technology) ,  Wang Gang (School of Computer and Communication Engineering, Changsha University of Science and Technology) ,  She Kaisheng (School of Computer and Communication Engineering, Changsha University of Science and Technology)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 41  号： 12  ページ： 200-205  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  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： 人体姿勢推定における人体姿勢の多様性、自己オクルージョンオクルージョンのため,運転のシステムの精度は低く、ロバスト性が強くないと低効率を招く。このために,1つの深さの画像勾配に基づく特徴抽出法を提案した。画像における深さ情報を利用して各ピクセルを算出する点は水平方向と垂直方向の勾配は,各画素とその近傍内の画素点の間の差を計算して,そのために1つの4次元特徴を得た,ランダム森林に対して最適化を行い,また画像中の人体の姿勢を推定した。実験結果は,画素オフセット比較法と比較して,この方法のロバスト性と精度がいずれも著しく向上し,同時に最適化のランダム森林意思決定方法がある,匹を0.1%の精度が低下する場合,ランダム森林のテスト運転効率が向上することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画素 ,  オフセット ,  四次元 ,  ロバスト性 ,  意思決定 ,  特徴抽出 ,  最適化 ,  *画像
準シソーラス用語： 比較法 ,  ランダムフォレスト ,  *姿勢推定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： computer vision ,  human body attitude estimation ,  depth image ,  feature extraction ,  random forest

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深さ画像 ,  勾配 ,  人体 ,  姿勢推定