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J-GLOBAL ID：201702281935905069   整理番号：17A0274179

歩行者の詳細認識精度を向上させるための追加型手法

著者 (4件)： 小久保嘉人 (名古屋大 大学院情報科学研究科) ,  WANG Yu (名古屋大 大学院情報科学研究科) ,  加藤ジェーン (名古屋大 大学院情報科学研究科) ,  間瀬健二 (名古屋大 大学院情報科学研究科)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D(Web)
巻： J100-D  号： 2  ページ： 265-276 (WEB ONLY)  発行年： 2017年02月01日 
JST資料番号： U0473A  ISSN： 1881-0225  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本論文では,歩行者の詳細認識精度を向上させるための四つのアプローチを提案する。提案するアプローチは以下のとおりである。(1)超解像処理:画像細部の特徴を保持するため,(2)特徴抽出時におけるパッチ分割:画像の空間的なレイアウトを保持するため,(3)姿勢ごとの識別器の構築:同種の姿勢別に識別器を学習し,頑健な推定を行うため,(4)グラフィカルモデル:複数の属性間の依存関係を利用して推定結果を補正するため。提案手法は,これら全ての提案アプローチを組み合わせることによって実現される。各アプローチは,精細なアノテーションが付与されている大規模歩行者データセットである,CRPデータセットを使用して評価を行った。評価実験の結果,全てのアプローチがベースラインの精度を上回った。更に,これら全てのアプローチを組み合わせて評価した結果,提案手法はstate-of-the-artの手法による精度を上回ることが確認された。(著者抄録)

シソーラス用語： *物体認識 ,  精度 ,  *改良 ,  超解像 ,  特徴抽出 ,  弁別器 ,  ネットワーク ,  推定 ,  *属性
準シソーラス用語： *歩行者認識 ,  認識精度 ,  *精度向上 ,  グラフィカルモデル ,  姿勢推定

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (15件)：

• L. Bourdev, S. Maji, and J. Malik, “Describing people: A poselet-based approach to attribute classification,” 2011 IEEE International Conference on IEEE Computer Vision (ICCV), pp.1543-1550, 2011.
• D. Hall and P. Perona, “Fine-grained classification of pedestrians in video: Benchmark and state of the art,” Proc. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.5482-5491, 2015.
• R. Rifkin and A. Klautau, “In defense of one-vs-all classification,” J. Machine Learning Research, vol.5, no.Jan, pp.101-141, 2004.
• A. Khosla, N. Jayadevaprakash, B. Yao, and F.-F. Li, “Novel dataset for fine-grained image categorization: Stanford dogs,” Proc. CVPR Workshop on Fine-Grained Visual Categorization (FGVC), pp.1-2, 2011.
• S. Branson, C. Wah, F. Schroff, B. Babenko, P. Welinder, P. Perona, and S. Belongie, “Visual recognition with humans in the loop,” Computer Vision-ECCV 2010, pp.438-451, 2010.

タイトルに関連する用語 (3件)： 歩行 ,  認識精度 ,  手法