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J-GLOBAL ID：201702280037768365   整理番号：17A1645012

高密度群衆数回帰のための能動的学習【Powered by NICT】

Active learning for high-density crowd count regression

著者 (3件)： Vandoni Jennifer (SATIE - CNRS UMR 8029 Paris-Sud University, Paris-Saclay University, France) ,  Aldea Emanuel (SATIE - CNRS UMR 8029 Paris-Sud University, Paris-Saclay University, France) ,  Le Hegarat-Mascle Sylvie (SATIE - CNRS UMR 8029 Paris-Sud University, Paris-Saclay University, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： AVSS  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： 効率的な群衆計数は群衆モニタリングにおいて重要なタスクであり,計数による回帰法によって最近この分野に著しい進歩があった。は本研究における不適切な頭部検出性能を持つ混雑したサブ領域を同定し,訓練集合の中のそれらの代表性を改善するために,計数回帰から利益を得る一般的な検出アルゴリズムを用いた学習に数戦略を提案した。提案フレームワーク内の展望補正を考慮に入れるために簡単だが重要なステップを提案した。中非常に高い密度へのメッカ画像に対する評価は,我々のアルゴリズムの有効性とこの困難な環境における5%以下の計数誤差に到達するその能力を実証した。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： 画像 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  検出能 ,  計数 ,  *能動的学習 ,  *高密度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (1件)： 能動的学習