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J-GLOBAL ID：201702223257118435   整理番号：17A1730916

CNNに基づく統計的特徴を用いた群衆計数への効果的なアプローチ【Powered by NICT】

An effective approach to crowd counting with CNN-based statistical features

著者 (4件)： Liu Shunqiang (Anhui University, School of Mathematical Sciences, Hefei, China) ,  Zhai Sulan (Anhui University, School of Mathematical Sciences, Hefei, China) ,  Li Chenglong (Anhui University, School of Computer Science and Technology, Hefei, China) ,  Tang Jin (Anhui University, School of Computer Science and Technology, Hefei, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISC2  ページ： 1-5  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： 群衆計数についての最近の研究を畳込みNeurolネットワーク(CNN)ベースの特徴を用いて有望な性能を達成した。これらの研究は通常歩行者ヘッドを検出するための深層ネットワークを設計し,次にそれらを数える。本論文では,統計的CNN特徴に基づく効果的に歩行者を計数するために新しいアプローチを提案した。特に,提案アプローチでは,ImageNetにCNN事前訓練されたオフラインの第1層特徴を用いるだけで,このようにして群衆計数のための効率的な解を得た。,第1層特徴の統計的特性を解析することによって,統計的特徴の値に従って変動する人の数をobservate。,SVMを訓練するためにこれらの統計的特徴を採用し,歩行者の数を直接得ることができる。UCSD,標準ベンチマーク上での実験結果により,提案手法の有効性を検証した。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： 畳込み ,  単一層 ,  ネットワーク ,  ベンチマーク ,  *歩行者
準シソーラス用語： オフライン ,  *統計的特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： CNN ,  統計的特徴 ,  計数