文献

J-GLOBAL ID：201802225103326336   整理番号：18A1943595

遠赤外歩行者検出システムのための興味生成法の多特徴融合ベース領域【JST・京大機械翻訳】

Multi-feature fusion based region of interest generation method for far-infrared pedestrian detection system

著者 (3件)： Wang Zhiling (Chinese Academy of Sciences and Anhui Engineering Laboratory for Intelligent Driving Technology and Appllication, Hefei Institute of Physical Science, Hefei, Anhui, 230031, China) ,  Lin Linglong (Chinese Academy of Sciences and Anhui Engineering Laboratory for Intelligent Driving Technology and Appllication, Hefei Institute of Physical Science, Hefei, Anhui, 230031, China) ,  Li Yuxin (Chinese Academy of Sciences and Anhui Province Key Laboratory of Intelligent connected technology, Hefei Institute of Physical Science, Hefei, Anhui, 230031, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IV  ページ： 1257-1264  発行年： 2018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： 制御されていない屋外環境と衣服の異なる物理的性質を考えると,遠赤外(FIR)画像における歩行者の出現は劇的に変化する。歩行者検出のための関心領域(ROI)生成法の発見は困難なままである。以前の研究は,いくつかの条件において信頼できる結果を得ることしかし,それらは常により暖かい条件で不適切な結果を得た。本研究は,この問題を解決するために,FIR歩行者検出システムのためのマルチ特徴融合ベースのROI生成法を提示した。2種類の顕著な特徴領域,すなわち強調特徴領域と垂直特徴領域を抽出した。妥当な閾値を設定し,強調特徴領域を導出し,Scharr演算子を用いて垂直エッジを見出した。これらの領域は画像中で必ずしも互いに接続されていない。直立歩行者は,特徴領域と垂直特徴領域を強調することから成る高度に構造化されたターゲットであると考える。特徴領域の分布を骨格モデルを用いて実証した。そこで,著者らは,歩行者の領域内のこれらの隣接特徴領域が一緒に接続することを保証するために,拡張形態学的操作を適用した。構造要素のサイズは,特徴領域のサイズに従って適応的に設定される。最後に,実験結果は,異なる環境条件における著者らの方法のロバスト性能を示した。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： 画像 ,  衣服 ,  構造要素 ,  構造形成 ,  *歩行者 ,  モルフォロジー ,  *遠赤外線
準シソーラス用語： 環境条件 ,  関心領域 ,  屋外環境 ,  *特徴融合 ,  *歩行者検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 遠赤外 ,  歩行者検出 ,  興味 ,  特徴融合 ,  ベース領域