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J-GLOBAL ID：201702259734579587   整理番号：17A1352088

人体パラメータとブースティング技法を用いた手荷物の検出と分類【Powered by NICT】

Baggage detection and classification using human body parameter & boosting technique

著者 (3件)： Khanam Tahmina (Dept. of Computer Science & Engineering, Chittagong University of Engineering & Technology, 4349, Bangladesh) ,  Deb Kaushik (Dept. of Computer Science & Engineering, Chittagong University of Engineering & Technology, 4349, Bangladesh) ,  Jo Kang-Hyun (Dept. of EE and Information Systems, University of Ulsan, 680-749, Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： HSI  ページ： 54-59  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： 自動ビデオ監視システム(AVSS)は公的な場所で犯罪は二十一世紀に増加しているとしてコンピュータビジョン研究者に重要になってきた。AVSSの新梢,手荷物検出と分類は,セキュリティ用途の広い面積を有する。それらのいくつかは,手荷物に違法材料の輸送を検出する,暴力のためのテロリストによる置くことができる公共空間におけるunclaimed手荷物を検出する,手荷物制限超工場における手荷物を検出した。しかし,この論文では,手荷物の検出と分類フレームワークは,ブースティング戦略を用いた動的人体パラメータを用いて提案した。最初に,背景減算はシステムを高速化するためのスライディングウィンドウ手法の代わりに実施し,HSIモデルを用いて,不均一な照明条件を扱うことである。モデルを導入し影効果を克服した。関心領域(ROI)から回転信号記述子(RSD_HOG)の抽出はH OGの効率を追加した。最後に,人体パラメータ設定における動的アプローチは,システムを可能にした単一または多重を荷物を検出と分類へのヒトの一部が存在した。手荷物検出では,H OGに基づくSVMに類似性測度に基づくカスケード多層SVMのブースティングは強力な分類器を生成した。この方式は,荷物の種々のテクスチャパターンを扱うために用いた。実験結果は,このシステム満足すべき正確さおよび他の代替物に比較速いを発見した。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： 録画装置 ,  ヒト ,  監視装置 ,  類似性 ,  セキュリティ ,  モデリング ,  多重化 ,  犯罪 ,  測度 ,  照明条件 ,  *貨物 ,  高速化 ,  コンピュータビジョン
準シソーラス用語： 関心領域 ,  *手荷物 ,  *ブースティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  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)： 人体 ,  パラメータ ,  ブースティング ,  技法 ,  手荷物 ,  分類