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J-GLOBAL ID：201702258627266047   整理番号：17A1293473

改良されたスパース再構成アルゴリズムに基づく歩行者異常行動解析【JST・京大機械翻訳】

Pedestrian abnormal behavior analysis based on optimized sparse reconstruction algorithm

著者 (2件)： Tang Chunming (天津工業大学 電子与信息工程学院,天津,300387) ,  Lu Yongwei (天津工業大学 電子与信息工程学院,天津,300387)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 53  号： 8  ページ： 165-169,185  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： ビデオ監視における歩行者異常行動認識の問題を解決するために,最初に歩行者を追跡し,次に,追跡によって得られた軌跡を分析して,歩行者行動が異常であるかどうかを判断した。歩行者の追跡において,時空の文脈追跡アルゴリズムに基づいて,複雑な背景におけるオクルージョン問題を効果的に改良した。。・・・. . . . .は,Kalmanフィルタを結合することによって効果的に改善される。異常解析において,追跡されたターゲットの軌跡を軌跡形状に従って分類し,正常な軌道集合を得た。これらの軌跡集合を後続処理の訓練サンプル集合として、改善したスパース再構成アルゴリズムを通じて軌跡を分析し、再構成誤差を利用して異常を判断した。5つのビデオシーケンスの試験結果は,提案した方法が,改良前の方法よりも高い認識率を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Kalmanフィルタ ,  軌跡 ,  *再構成 ,  *歩行者 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： 認識率 ,  ビデオシーケンス ,  追跡アルゴリズム ,  *異常行動 ,  *再構成アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： video monitoring sequence ,  target tracking ,  spatial-temporal context ,  abnormal analysis ,  sparse reconstruction algorithm

分類 (2件)： 交通調査  (TB01031B) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： スパース再構成 ,  アルゴリズム ,  歩行者 ,  異常行動 ,  解析