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J-GLOBAL ID：201602270959970541   整理番号：16A0081988

多重特徴と多重しきい値を有するカスケードAdaBoost歩行者検出器【Powered by NICT】

Cascade AdaBoost pedestrian detector with multi-features and multi-thresholds

著者 (6件)： Cui Hua (School of Information Engineering, Chang’an Univ., Shaanxi, Xi’an) ,  Zhang Xiao (School of Information Engineering, Chang’an Univ., Shaanxi, Xi’an) ,  Guo Lu (School of Information Engineering, Chang’an Univ., Shaanxi, Xi’an) ,  Yuan Chao (School of Information Engineering, Chang’an Univ., Shaanxi, Xi’an) ,  Xue Shijiao (School of Information Engineering, Chang’an Univ., Shaanxi, Xi’an) ,  Song Huansheng (School of Information Engineering, Chang’an Univ., Shaanxi, Xi’an)
資料名： Jiaotong Yunshu Gongcheng Xuebao  (Jiaotong Yunshu Gongcheng Xuebao)
巻： 15  号： 2  ページ： 109-117  発行年： 2015年 
JST資料番号： C5018A  ISSN： 1671-1637  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： 高速,高精度と強いロバスト性を持つ歩行者検出のための実用的な要求を満たすために,低品質と交通ビデオの不明確な局所画像特徴の観点において,いくつかの簡単な歩行者が歩行者検出のために選択した。矩形度,高さに対する幅の比,形状の複雑さ,正規化した幅,および歩行者領域に加えて,ヘッド密度は,それが単純な局所特徴であり,こう合干渉に対して強いロバスト性を有しているために適用した。画像中の歩行者のサイズ変化を考慮し,画像領域分割に導入した領域分割戦略。分類誤差の最小原理と正試料分類率の最大原理に基づく改良型トレーニングアルゴリズムは,高い検出率と低い誤検出率の両方を考慮して実施した,多重しきい値を持つ幾つかの単一特徴AdaBoost歩行者検出器が得られた。カスケード歩行者検出器の検出性能を最適化するために,カスケード則は寄与率の項で得られた。寄与率は検出性能と検出速度を重量測定することにより定義した。カスケードオーダーは高さ幅,正規化した幅の矩形度,歩行者領域,形状の複雑さと密度の比率に基づいて検出した。歩行者検出器は連続的にカスケードためにカスケード接続した,多重特徴と多重しきい値を有するカスケードAdaBoost型歩行者検出器を構築した。提案された歩行者検出器は3種類の交通シーンを用いて,単一カスケードレベルAdaBoost型歩行者検出器と2既存カスケードAdaBoost歩行者検出器と比較して試験した。分析結果は,3種類の交通シーンで,他の歩行者検出器と比較して,提案した歩行器は高い検出率,高い検出速度と低い誤検出率を有し,最小検出率は96.70%であり,最大誤検出率は0.67%であり,検出時間は5以下であることを示している。その検出器は,交通場面における歩行者検出の実時間信頼性の要求を満足する。1タブ,5イチジク,24参考文献。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  正規化 ,  *検出器 ,  録画装置 ,  参考文献 ,  ロバスト性 ,  画像 ,  多重化 ,  最適化 ,  *歩行者 ,  高速度
準シソーラス用語： 検出率 ,  高精度 ,  *歩行者検出 ,  *AdaBoost , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 自動車事故,交通安全  (TB01050G) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多重 ,  しきい値 ,  カスケード ,  AdaBoost ,  歩行者検出