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J-GLOBAL ID：201702263810956840   整理番号：17A1251791

コンテキストを意識したマルチチャネル特徴ピラミッドによる車両の検出【Powered by NICT】

Vehicle Detection by a Context-Aware Multichannel Feature Pyramid

著者 (5件)： Yuan Xue (School of Electronic and Information Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Cao Xiaoming (School of Electronic and Information Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Hao Xiaoli (School of Electronic and Information Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Chen Houjin (School of Electronic and Information Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Wei Xueye (School of Electronic and Information Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems  (IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems)
巻： 47  号： 7  ページ： 1348-1357  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0425D  ISSN： 2168-2216  CODEN： ITSMFE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 既存の概観をベース車両検出システムの大部分は検出目的のための局所特徴を利用し,Haar,有向勾配のヒストグラム,スケール不変特徴変換,など。しかし,照明,スケール,形状変化,および複雑な背景状況を扱う場合これら局所特徴には限界がある。弁別およびロバストな特徴を持っている自動車が望ましい。この目的のために,新しいコンテキストアウェア多チャネル特徴ピラミッドは,本論文で提案されている。本論文の主な貢献は,二コンテキストアウェア構造記述子を提案し,コンテキストアウェア差符号変換特徴とコンテキストアウェア差大きさ変換特徴と呼ばれる。画像は細胞の密なグリッドの傾いたされており,各セルは局所的な詳細やコンテキストアウェア構造記述子の両方により記述した。コンテキストアウェア構造記述子は細胞のコンテキストアウェア構造情報を捕捉する能力を持っている。提案したコンテキストアウェア多チャネル特徴ピラミッドである車両検出のためのより効果的な特徴を提供することができる。二公共交通解析データセットの結果は,現在の最先端の方法と比較して,提案手法はより優れた性能をもたらすことを示した。さらに,実験結果は満足すべきものである,スケール変動とカメラ視点変化を受けていることを車両を含む画像だけでなく,複雑な背景を持つ撮影した画像に対してもと決定された。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： カメラ ,  ロバスト性 ,  画像 ,  自動車 ,  *角錐 ,  ヒストグラム ,  符号変換
準シソーラス用語： 車両検出 ,  コンテキストアウェアネス ,  形状変化 ,  局所特徴 ,  検知システム ,  マルチチャネル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： コンテキスト ,  意識 ,  マルチチャネル ,  ピラミッド