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J-GLOBAL ID：201702243303473049   整理番号：17A1645054

局所二値パターンとGabor特徴を用いた新しい群衆密度推定法【Powered by NICT】

A novel crowd density estimation technique using local binary pattern and Gabor features

著者 (3件)： Pai Abhilash K. (Department of Computer Applications) ,  Karunakar A. K. (Department of Computer Applications) ,  Raghavendra U. (Department of Instrumentation & Control Engineering, Manipal Institute of Technology, Manipal University, Manipal, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： AVSS  ページ： 1-6  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： 群衆密度推定は群衆安全性を確保するために効果的な自動化ビデオ監視技術である。群衆密度を推定し各種の努力にもかかわらず,それは挑戦的な課題として残っている。本論文では,二つの効率的なテクスチャ特徴すなわちローカルバイナリパターン(LBP)やGaborフィルタが使用される群集密度の推定のための新しいテクスチャ特徴ベースアプローチを提案した。LBPの特徴は,従来のLBPの次元を減少させる拡張版を用いて計算し,Gabor特徴は,異なるスケールと方向で計算したLog-Gaborフィルタバンクを用いた画像の畳込み後に抽出した。最後に,LBPとGabor特徴を多クラスサポートベクトルマシン(SVM)分類器を訓練するために使用される最終的な特徴ベクトルを得るために連結した。提案した方法はベンチマークPETS2009データセットで評価し,提案した集合組織組合せで得られた90.3%の最大精度。実験結果は,他の従来の技術と比較して,提案した方法の優れた性能を示した。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： *フィルタバンク ,  ベンチマーク ,  安全性 ,  自動化 ,  画像 ,  畳込み ,  集合組織
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  Gaborフィルタ ,  ローカルバイナリパターン ,  テクスチャ特徴 ,  ビデオ監視 ,  *推定法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 二値 ,  密度 ,  推定法