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J-GLOBAL ID：201702264262527850   整理番号：17A0967506

形状前処理を用いたランダム投影特徴による高速歩行者検出【Powered by NICT】

Fast Pedestrian Detection via Random Projection Features with Shape Prior

著者 (5件)： Zhao Yun ,  Yuan Zejian ,  Chen Dapeng ,  Lyu Jie ,  Liu Tie
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WACV  ページ： 962-970  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： 高速で正確な歩行者検出は,特に実用化に向けて大きな関心のである。検出器は通常,特徴選択パラダイムに従うと,最初の豊富で多様な特徴を構成する必要がある。特に,現在の最先端は,フィルタバンク,精度を大幅に改善すると基本的特徴チャネルをコンボリューションすることによりの特徴より多くのチャネルを生成する。本論文では,基本的特徴チャネル上のランダム射影を適用し,はるかに大きい特徴空間からの特徴を選択する陰的にすることを提案した。この方法は畳込み演算を避けることにより,フィルタバンクを用いたものより効率的であった。ランダム射影を導く,生成された特徴は,閉塞,姿勢変化およびスケール変化に対して,よりロバストであるに事前形状を課した。Caltech歩行者データセット上での実験を行いその結果,提案手法の精度と効率を実証した。thestateの技術と比較して,提案手法では,同程度の精度で5 10倍のスピードアップを達成することができる。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： 検出器 ,  *歩行者 ,  チャネル ,  *前処理 ,  演算 ,  特徴選択 ,  畳込み ,  *高速度 ,  射影 ,  ロバスト性 ,  フィルタバンク
準シソーラス用語： 姿勢変化 ,  特徴空間 ,  最先端 ,  *歩行者検出 , 【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 (3件)： 前処理 ,  投影 ,  歩行者検出