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J-GLOBAL ID：201702233917323005   整理番号：17A1062005

単一キャリブレーション済みカメラからの効果的で効率的なチームスポーツ選手検出のためのシーン特異的分類器【Powered by NICT】

Scene-specific classifier for effective and efficient team sport players detection from a single calibrated camera

著者 (2件)： Parisot Pascaline (ISPGroup, ELEN Department, ICTEAM Institute, Universite catholique de Louvain, Belgium Keemotion, Belgium) ,  De Vleeschouwer Christophe (ISPGroup, ELEN Department, ICTEAM Institute, Universite catholique de Louvain, Belgium Keemotion, Belgium)
資料名： Computer Vision and Image Understanding  (Computer Vision and Image Understanding)
巻： 159  ページ： 74-88  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0185A  ISSN： 1077-3142  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,静止または動き補償カメラで観測されたチームスポーツシーンにおける選手の検出を検討した。背景減算前景マスクは,シーンの中の移動選手の垂直シルエットを同定するために容易に計算一次手がかりを提供する。しかし,単一視点のみが使用可能な場合には,信頼性のある検出を達成するにはあまりにも雑音であることを示し,減少した展開コストがしばしば必要である。この問題を回避するために,本論文では,前景マスクにより検出された候補の中から真の陽性を同定するための視覚的分類研究した。がゲームに分類器を自動的に適応するための独創的なアプローチを提案し,分類器は,精度向上のためのシーン特有のである。この適応は分類器を訓練するために潜在的に汚染されたラベルの使用を意味するので,ランダム集合二成分試験を組み合わせた半単純Bayesian分類器はブースト分類溶液にロバストな代替と考えられている。最後に,二種類の公開放出されたデータセット上で提案検証は視覚および時間キューの提案した組み合わせは,単一視点からみたチームスポーツシーンの正確で信頼性のあるプレーヤの検出を支持することを証明した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 雑音 ,  *カメラ ,  *スポーツ ,  視覚 ,  ロバスト性 ,  ゲーム ,  動き補償 ,  待ち行列 ,  信頼性
準シソーラス用語： プレイヤ ,  高精度化 ,  シルエット ,  前景 ,  背景差分法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 検出 ,  シーン特異的分類器 ,  オンライン訓練 ,  ランダムシダ ,  スポーツ解析

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

タイトルに関連する用語 (6件)： キャリブレーション ,  チーム ,  スポーツ ,  選手 ,  シーン ,  分類器