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J-GLOBAL ID：201702264788573127   整理番号：17A1644883

歩行者群属性混雑シーンにおける検出【Powered by NICT】

Pedestrian group attributes detection in crowded scenes

著者 (4件)： Shuaibu Aliyu Numi (Department of Electrical and Electronics Engineering, Universiti Teknologi PETRONAS, 32610 Seri Iskandar, Perak, Darul Ridzuan, Malaysia) ,  Malik Aamir Saeed (Department of Electrical and Electronics Engineering, Universiti Teknologi PETRONAS, 32610 Seri Iskandar, Perak, Darul Ridzuan, Malaysia) ,  Faye Ibrahima (Department of Fundamental and Applied Sciences, Universiti Teknologi PETRONAS, 32610 Seri Iskandar, Perak, Darul Ridzuan, Malaysia) ,  Ali Yasir Salih (Science and Technology Unit, Umm Al-Qura University, Makkah Saudi Arabia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ATSIP  ページ： 1-5  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： 群衆シーンの伝統的なビデオ監視システムは,各種の応用領域で展開されている健全性監視,セキュリティなど,人間の専門家による群衆を評価することは非常に困難であるとして群衆をモニタリングとそれらの挙動を同定するビジュアルサーベイランスの最も興味深いアプリケーションの一つである。本論文では,群衆シーンのグループ間およびグループ内特性を示した;,群衆のcollectiveness,安定性,均一性および衝突特性を調べた。群衆シーン検出とセグメンテーションに使用されている集団遷移アルゴリズム。このアルゴリズムに基づいて,視覚記述子の抽出されたグループ特性を定量化した。記述子はより深いシーン情報を有し,大群衆シーンにおける展開できる。百群衆シーン上での実験ビデオは公開利用可能データセット上で行った。定量的評価は,線形SVMは優れた正確度,精度,k最近傍(kNN)と比較した場合,人間行動の分類における想起,F値,およびディシジョンツリー(DT)分類器を示した。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： アルゴリズム ,  人間行動 ,  セキュリティ ,  *歩行者 ,  応用プログラム ,  健全性 ,  セグメンテーション ,  線形性 ,  視覚 ,  録画装置 ,  ディシジョンツリー
準シソーラス用語： F値 ,  定量的評価 ,  ビジュアルサーベイランス ,  ビデオ監視 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 歩行者 ,  属性 ,  シーン