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J-GLOBAL ID：201702278015055394   整理番号：17A1644909

監視ビデオにおける人間を追跡するためのアプローチ【Powered by NICT】

Approach for tracking human being in surveillance videos

著者 (4件)： Mrabti Wafae (LIIAN, Department of Informatics, FSDM University of Sidi Mohamed Ben Abdellah) ,  Moujahid Driss (LIIAN, Department of Informatics, FSDM University of Sidi Mohamed Ben Abdellah) ,  Bellach Benaissa (LSE2I Laboratory, National School of Applied Sciences First Mohammed University) ,  Tairi Hamid (LIIAN, Department of Informatics, FSDM University of Sidi Mohamed Ben Abdellah)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ATSIP  ページ： 1-6  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： 固定ビデオカメラからの画像系列中の移動物体を追跡監視応用のための重要なタスクである。本論文では,Kalmanフィルタ(KF)とサポートベクトルマシン(SVM)を組み合わせたハイブリッド法を提案した。最初に,移動目標は,ユーザの興味に応じて決定し,KFアルゴリズムのシステム状態モデルを構築した。第二に,パターンのセットは,ターゲットの位置周辺に形成される。各パターンに対して,配向物体(H OG)のヒストグラムをSVMアルゴリズムによって正(ヒト)と負のパターン(他の物体)に分類すると計算された。最後に,選択したパターンは予測と正のパターン間のEuclid距離を最小化するものである。この選択されたパターンはKFアルゴリズムの補正段階の測定と考えられている。実験結果は,提案した方法は,閉塞,変形,回転およびスケール変化のような種々の困難な状況を持つ画像列を横切って運動する人間を追跡するロバストな能力を持つことを証明した。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： ヒト ,  ビデオカメラ ,  移動体 ,  *録画装置 ,  サポートベクトルマシン ,  画像 ,  アルゴリズム ,  Kalmanフィルタ ,  ヒストグラム ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 画像列 ,  Euclid距離 ,  移動目標 ,  ハイブリッド法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： ビデオ ,  人間 ,  追跡