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J-GLOBAL ID：201802215827766378   整理番号：18A0587460

監視トレイルから捕獲した側面画像のための畳込みニューラルネットワークを用いた方向と性別分類【Powered by NICT】

Direction and gender classification using convolutional neural network for side-view images captured from a monitored trail

著者 (4件)： Choubisa Tarun (Dept. of Electrical Communication Engg., Indian Institute of Science, Bengaluru) ,  Kashyap Mohan (Dept. of Electrical Communication Engg., Indian Institute of Science, Bengaluru) ,  Rithesh R N (Dept. of Electrical Communication Engg., Indian Institute of Science, Bengaluru) ,  Mohanty Sampad B. (Dept. of Electrical Communication Engg., Indian Institute of Science, Bengaluru)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIIP  ページ： 1-6  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： のサブセットによる以前の研究は光学カメラプラットフォーム,屋外環境におけるヒトおよび動物運動の識別能力の開発につながった。画像はヒトに分類され,付加的な情報と洞察を提供するというアイデアは,性別(男性と女性)と方向(左右対左右)分類の探査をもたらした。本法は,ヒトの性別,側面様式で配向して全身画像に基づいて分類した。付加的な特徴は,運動の方向を分類することである。本論文では,畳込みニューラルネットワーク(CNN)は,男性と女性性クラスを区別することができ,運動の方向を同定した。さらに,CNNの種々の側面を分類と誤分類に対応する有用な洞察を提供するために可視化(例えば,ヒートマップ,t分散確率的近傍埋込みプロットなど)である。さらに,異なるCNNアーキテクチャは最善の選択を把握するために試みた。試験データに性別(男性と女性)と方向分類(左右対左右)のための分類精度はそれぞれ93.3%と94%に近いであった。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ヒト ,  可視化 ,  動物 ,  計算機アーキテクチャ ,  女性 ,  部分集合 ,  *画像 ,  男性
準シソーラス用語： 分類精度 ,  ヒートマップ ,  全身 ,  *性別 ,  屋外環境 ,  *性別分類 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 捕獲 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  性別分類