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J-GLOBAL ID：201802212738858253   整理番号：18A0847358

多重スライディングウィンドウ分類器と配向勾配のヒストグラムを用いた群衆シーン解析【JST・京大機械翻訳】

Crowd scenes analysis using multiple sliding windows classifiers and Histogram of Oriented Gradient

著者 (2件)： Shalileh Soroosh (Faculty of Computer Science, National Research University Higher School of Economics, Moscow, Russia) ,  Shahdi Seyed Omid (Faculty of Electrical, Biomedical and Mechatronics, Qazvin Branch, Islamic Azad University, Qazvin, Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MVIP  ページ： 31-38  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： 近年,多くの研究が異常検出または異常分類のいずれかに検討げられている。しかし,それらの両方については,それらの両方を同時に扱っていない。本論文では,密集したシーンにおける異常を検出し,位置決めするだけでなく,異常のクラスを決定するための新しい方法を導入した。本研究では,特徴を抽出するために指向勾配のヒストグラムを用いた。その後,構造化出力ロジスティック回帰に基づく各異常クラスのモデルを開発した。テンプレートマッチング方式を用いて,最大検出スコアを有するそれらの領域を異常を含む領域として選択した。モデルの精度を上げることを目的として,反復的なハードネガティブマイニングを利用した。このような方法は,異常に対する一般的で応用のない定義を持っていない限り適用できなかった。これに関して,一般的異常定義を定義した。提案した手法は,他の最先端の手法に比べて,結果の大幅な改善を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ヒストグラム ,  構造形成 ,  *多重化
準シソーラス用語： スコア ,  テンプレートマッチング ,  ロジスティック回帰分析 ,  異常検出 ,  *スライディングウィンドウ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： 多重 ,  スライディングウィンドウ ,  分類器 ,  配向 ,  勾配 ,  ヒストグラム ,  シーン ,  解析