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J-GLOBAL ID：201702210929957734   整理番号：17A1398593

RGB-Dカメラを用いたスーパーピクセル分割とランダムシダ分類を用いたロバストなヒト検出【Powered by NICT】

Robust human detection with super-pixel segmentation and random ferns classification using RGB-D camera

著者 (5件)： Tian Luchao (School of Computer Science, Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Fudan University, China) ,  Li Mingchen (School of Computer Science, Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Fudan University, China) ,  Zhang Guyue (School of Computer Science, Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Fudan University, China) ,  Zhao Jingwen (School of Computer Science, Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Fudan University, China) ,  Chen Yan Qiu (School of Computer Science, Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Fudan University, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICME  ページ： 1542-1547  発行年： 2017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： ヒトの効率的でロバストな検出は,過去数十年の間に大きな注目を集めている。本論文では,RGB-D画像における人間検出のための二段階アプローチを提案した。目標位置測定のための伝統的なスライディングウィンドウベース方法は,しばしば時間がかかりとして,深さデータにおけるスーパピクセル法を用いて第一段階でもっともらしい頭部頂部位置を効率的にすることを提案した。第二段階では,異なる画像空間,最も識別力のある特徴を選択し,実時間アプリケーションを可能にする単純で迅速な局所二値特徴(LBFs)を計算から情報を組み合わせることにより特徴を求めるランダムFernsの利用を提案した。Kinectカメラで撮影した三種類の公開利用可能な挑戦的なデータセット上で提案手法を評価した。実験結果は,提案した手法は,複雑な環境におけるヒトをロバストに検出しできることを示した。Copyright 2017 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： *ヒト ,  位置測定 ,  画像 ,  応用プログラム ,  *ロバスト性 ,  *カメラ
準シソーラス用語： Kinect ,  実時間 ,  人間検出 ,  *RGB-D ,  *RGB-Dカメラ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： RGB-Dカメラ ,  ピクセル ,  分類 ,  ロバスト ,  ヒト