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J-GLOBAL ID：201702262198827169   整理番号：17A1283889

時空間モデルに基づくビデオ監視における歩行者活動予測アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

PEDESTRIAN ACTIVITY PREDICTION ALGORITHM IN SURVEILLANCE VIDEOS BASED ON SPATIOTEMPORAL MODEL

著者 (4件)： Jiang Zhihao (南京理工大学計算机科学与工程学院 江蘇南京210094) ,  Li Minxian (南京理工大学計算机科学与工程学院 江蘇南京210094) ,  Zhao Chunxia (南京理工大学計算机科学与工程学院 江蘇南京210094) ,  Shao Qingwei (南京理工大学計算机科学与工程学院 江蘇南京210094)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 34  号： 1  ページ： 149-153  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  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： 現代の監視とビデオ検索システムにおいて,カメラ追跡の問題は依然として挑戦であり,その理由は歩行者の再認識において膨大な探索空間,特に大量のカメラと歩行者がある場合である。本論文において,著者らは,人間の再マッチングの計算量が長く,時間がかかるという問題を解決するために,サンプルの数理統計と混合ガウス分布に基づく時間-空間関係モデルを提案した。このモデルは歩行者の活動を効果的に予測することができ、即ち一つの歩行者が一つのカメラの可視領域から離れる時に、著者らはこの歩行者の下で直接にカメラの可視領域に入る時間と位置の位置を予測することができる。予測の結果により,歩行者再認識の整合範囲を大幅に減らし,マッチング認識の精度を改善し,歩行者の表現モデルと軌跡に依存して歩行者の再認識を行い,最終的に歩行者の追跡を実現することを目的とした。実験結果により,モデルの表現が実際の状況に近いことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： マッチング ,  カメラ ,  計算量 ,  *歩行者 ,  再認 ,  軌跡
準シソーラス用語： 可視領域 ,  探索空間 ,  ビデオ検索 ,  予測アルゴリズム ,  ビデオ監視 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Pedestrian re-identification ,  Spatiotemporal model ,  Activity prediction

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 時空間 ,  モデル ,  ビデオ監視 ,  歩行者 ,  活動 ,  予測アルゴリズム