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J-GLOBAL ID：201702287679052372   整理番号：17A1125615

簡単なブーストされた特徴を用いた変形の下でのロバストな歩行者検出【Powered by NICT】

Robust pedestrian detection under deformation using simple boosted features

著者 (2件)： Kim Hak-Kyoung (StradVision Korea, San 31, Hyoja-Dong, Nam-Gu, Pohang 790-784, Republic of Korea) ,  Kim Daijin (Department of CSE, POSTECH, San 31, Hyoja-Dong, Nam-Gu, Pohang 790-784, Republic of Korea)
資料名： Image and Vision Computing  (Image and Vision Computing)
巻： 61  ページ： 1-11  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0611C  ISSN： 0262-8856  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： 歩行者検出のための多くの既存の方法は,大きな外見変動のような変形の場合に限られて検出性能を示した。この限界を克服するために,変形の存在にもかかわらず,歩行者を検出するための二低レベルブースト特性を用いる新しい歩行者検出法を提案した。一つは,変形に対して不変に選択した対の特徴を凝集するmaxを利用したブーストmax特徴(BMF)である。もう一つは歩行者検出の位置決め精度を改善するための特徴の選択された対間の差分演算を用いたブースト差特徴(BDF)である。局所領域でのブーストされた特徴の豊富さを増加させ,提案した歩行者検出法のための木構造分類器を訓練するためにRealBoost法を使用する多重サイズブロック使用する空間ピラミッドプール法を組み込んだ。も関心領域法を適用した検出結果に偽陽性を効果的に除去した。著者らの提案した検出器は,Caltech米国,INRIA,ETH,TUDブリュッセルデータセット上で19.95%,10.39%,36.12%,および39.57%の平均ミス率を達成したが,これは全ての最先端の歩行者検出器の中では最低であった。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： アメリカ合衆国 ,  演算 ,  *歩行者 ,  木構造 ,  *ロバスト性 ,  不変性 ,  検出器 ,  多重化
準シソーラス用語： 最先端 ,  誤検出 ,  関心領域 ,  位置決め精度 ,  検出能 ,  *歩行者検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Regionlet ,  歩行者検出 ,  選択的最大値プーリング ,  選択的差プーリング ,  ブーストされた木構造分類器

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： ロバスト ,  歩行者検出