文献

J-GLOBAL ID：201702291454945998   整理番号：17A0089993

Deep Learningを用いた歩行者検出の研究動向

著者 (4件)： 福井宏 (中部大) ,  山下隆義 (中部大) ,  山内悠嗣 (中部大) ,  藤吉弘亘 (中部大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 116  号： 366(PRMU2016 110-126)  ページ： 37-46  発行年： 2016年12月08日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
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： 2012年のDeep Learning到来以降,歩行者検出の分野においても勾配ベース手法からConvolutional Neural Network(CNN)を利用した手法に大きく移り変わっている。CNNをベースにした手法は,学習過程において歩行者検出に有効な特徴抽出が可能であり,歩行者検出のベンチマークで高い性能を実現している。そこで,本稿ではCNNをベースにした歩行者検出法についてサーベイし,1)2段階の検出構造による歩行者検出と,2)Region proposalベースによる歩行者検出の観点において各手法について述べる。(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *検出 ,  *特徴抽出 ,  *画像 ,  *深層学習 ,  歩行者検出 ,  画像特徴抽出
準シソーラス用語： 背景画像

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (3件)： 歩行者検出 ,  研究 ,  動向