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J-GLOBAL ID：201702280147289782   整理番号：17A0474632

赤外画像における物体検出のための提案生成法【Powered by NICT】

Proposal generation method for object detection in infrared image

著者 (5件)： Sun Ning (Engineering Research Center of Wideband Wireless Communication Technology, Ministry of Education, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210003, China) ,  Jiang Feng (Engineering Research Center of Wideband Wireless Communication Technology, Ministry of Education, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210003, China) ,  Yan Hengchao (Engineering Research Center of Wideband Wireless Communication Technology, Ministry of Education, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210003, China) ,  Liu Jixin (Engineering Research Center of Wideband Wireless Communication Technology, Ministry of Education, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210003, China) ,  Han Guang (Engineering Research Center of Wideband Wireless Communication Technology, Ministry of Education, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210003, China)
資料名： Infrared Physics & Technology  (Infrared Physics & Technology)
巻： 81  ページ： 117-127  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0184A  ISSN： 1350-4495  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 赤外像では関心物体とその周囲の背景の領域との間に有意な差がある。この観察に基づいて,著者らは赤外画像における物体検出のための多層とフリーサイズスーパピクセルセグメンテーション(MMSS)方式を用いた効果的で効率的な提案生成法を提案した。SLIC(単純線形反復クラスタリング)アルゴリズムは,赤外線画像を分割する多層および多サイズスーパーピクセルに適用した。各層では,個々のスーパーピクセルと二つの隣接するスーパーピクセルの融合のみがオブジェクト提案の候補プールを作成した。スーパーピクセルベース中心-周辺特徴を提案とその背景の領域の間の相違を測定するために定義した。提案生成法のMMSSベース法の性能を評価するために,赤外関心オブジェクト画像データセット(IIOID)赤外画像はいくつかのベンチマークから収集し,関心オブジェクトセグメンテーションのグランドトルースが人手でラベル付けを生成する。IIOIDの提案生成のいくつかの最先端の方法と比較して,MMSSベース法は,異なる交差上での連合(IoU)しきい値検出想起における圧倒的な優位性を持ち,計算に便利である。さらに,歩行者検出のための加工段階としてMMSSベース法を実装した。ベンチマーク赤外線歩行者画像データセット上での実験結果により,提案生成法の提案手法を有する検出器は大きく検出される候補ウインドウの数を減少させ,偽陽性を抑制できることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 赤外線 ,  多層 ,  歩行者 ,  *画像 ,  線形性 ,  ベンチマーク ,  *赤外線画像 ,  クラスタ化 ,  検出器
準シソーラス用語： 誤検出 ,  画像データ ,  歩行者検出 ,  グランドトゥルース ,  オブジェクトセグメンテーション ,  *物体検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 提案生成 ,  赤外画像 ,  スーパピクセルセグメンテーション ,  センターサラウンド特徴 ,  歩行者検出

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 赤外画像 ,  物体検出 ,  提案