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J-GLOBAL ID：201702245211336940   整理番号：17A0967128

空中画像における群衆密度推定のためのBayes線形回帰【Powered by NICT】

Bayesian linear regression for crowd density estimation in aerial images

著者 (3件)： Shiyong Cui (Remote Sensing Technology Institute (IMF), German Aerospace Center (DLR), Germany) ,  Meynberg Oliver (Remote Sensing Technology Institute (IMF), German Aerospace Center (DLR), Germany) ,  Reinartz Peter (Remote Sensing Technology Institute (IMF), German Aerospace Center (DLR), Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： JURSE  ページ： 1-4  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： 本論文では,著者らは空中画像における非常に混雑した場所で人密度推定のためのBayes線形回帰法を提案した。基本的な考え方は,群衆密度に局所特徴から写像関数を学習することである。空中画像における群衆内での人の外観を記述するために,局所テクスチャ特徴は各小局所近傍を計算した。線形回帰として問題を設定した。局所特徴と群衆密度の間の非線形性をモデル化するために,Gauss型基底関数を使用し,それらの位置は,k-平均クラスタリングにより決定した。群衆密度はBayes推論により推定できる。hyperprior(HP)分布の存在に起因して,変分推論は予測分布を計算した。実験を通して,群衆密度推定のための提案した方法の有効性を実証した。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： モデリング ,  *Bayes推定 ,  写像 ,  正規分布 ,  基底関数 ,  予測 ,  非線形性 ,  クラスタ化
準シソーラス用語： 変分推論 ,  テクスチャ特徴 ,  局所特徴 ,  *線形回帰 ,  *空中画像 , 【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 (4件)： 空中画像 ,  密度 ,  推定 ,  線形回帰