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J-GLOBAL ID：201802219089730667   整理番号：18A1573105

勾配両面相補特性に基づくカスケード高速ターゲット検出【JST・京大機械翻訳】

The Cascaded Rapid Object Detection with Double-Sided Complementary in Gradients

著者 (4件)： Xie Zhao (合肥工業大学計算机与信息学院,安徽合肥,230009) ,  Wu Dongtao (合肥工業大学計算机与信息学院,安徽合肥,230009) ,  Wu Kewei (合肥工業大学計算机与信息学院,安徽合肥,230009) ,  Li Yang (合肥工業大学計算机与信息学院,安徽合肥,230009)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 45  号： 10  ページ： 2362-2367  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ターゲット検出における精度と速度の困難性を考慮して,視覚的注意理論における目標認識と認識機構の助けを借りて,ターゲット記述における勾配振幅と勾配方向情報の間の相補性を分析して,2レベルカスケード勾配特性に基づく高速ターゲット検出モデルを提案した。それは,クラス非依存とクラス相関検出器を効果的に記述することができる。一方,勾配振幅の特性を用いて,スライディングウィンドウのサンプリングから候補目標の提案を得て,検証ウィンドウの数を大幅に低減し,検出速度を確保し,一方,カスケードモード学習を用いて複数のサブ検出器を訓練し,異なるスケール変化の下でのターゲット検出精度をより良くすることができた。PASCALデータセット上の実験結果は、カスケード勾配特徴が目標構造の記述に対する有効性を解釈し、この方法の現在の先進方法の検出精度に相当する前提で、検出速度を大幅に向上させることができることを表明した.。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *高速度 ,  相補性 ,  モデル ,  検出器 ,  学習 ,  物体認識
準シソーラス用語： 検出精度 ,  スライディングウィンドウ ,  視覚的注意 ,  *ターゲット検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： object detection ,  category-independent and category-dependent ,  gradient feature ,  cascade structure ,  complementarity

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 勾配 ,  両面 ,  カスケード ,  ターゲット検出