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J-GLOBAL ID：201702228066218185   整理番号：17A1590854

改良CoHOG-LQCに基づく歩行者検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Extended CoHOG-LQC for Pedestrian Detection

著者 (2件)： Qu Shiru (西北工業大学 自動化学院,陜西 西安,710129) ,  Li Tao (西北工業大学 自動化学院,陜西 西安,710129)
資料名： Xibei Gongye Daxue Xuebao  (Xibei Gongye Daxue Xuebao)
巻： 35  号： 2  ページ： 274-279  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2195A  ISSN： 1000-2758  CODEN： XGDUE2  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： 歩行者検出のプロセスにおいて,類似のターゲットに対する誤った判断を容易にすることができ,局所的テクスチャ特徴記述子を用いて,画像のエッジ,方向情報の記述能力と検出精度の間の強い相関を得た。同時に,LBPとHOGに基づく特徴融合法には低い構造利用率とスペクトル情報損失があるという欠点を考慮して,LQCとCoHOGの特徴融合に基づく歩行者検出アルゴリズムを提案した。まず第一に,LQC演算子を用いて画像のテクスチャ特徴を抽出し,CoHOGの固有値を積分グラフを用いて計算し,オリジナルの画像のエッジ特徴とLQC特徴スペクトルに基づくCoHOG特徴を抽出した。次に,これらの特徴とCoHOGエッジ特徴を融合して,融合特徴記述画像を得て,最後にHIKSVM分類装置を用いて入力画像の検出と認識を実現した。このアルゴリズムの有効性を検証するために,MITデータベース,Caltech歩行者データベースおよびINRIA歩行者データベースに関する実験を行った。実験結果は,提案した方法が歩行者の検出精度と効率を効果的に改善できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分類装置 ,  *歩行者 ,  *アルゴリズム ,  固有値 ,  画像 ,  データベース ,  スペクトル ,  データ損失 ,  特徴融合 ,  *歩行者検出 ,  *検出アルゴリズム
準シソーラス用語： テクスチャ特徴 ,  検出精度 ,  特徴記述子 ,  テクスチャ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： pedestrian detection ,  CoHOG ,  LQC ,  feature extraction ,  feature fusion ,  image fusion ,  pixels ,  support vector machines

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 歩行者検出 ,  アルゴリズム