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J-GLOBAL ID：201802236603112028   整理番号：18A1573152

テキストと画像情報を組み合わせた歩行者検出手法【JST・京大機械翻訳】

A Method for Pedestrian Detection by Combining Textual and Visual Information

著者 (5件)： Zhou Xuanyu (武漢大学軟件国家重点実験室,湖北武漢430072;武漢大学計算机学院,湖北武漢430072) ,  Liu Juan (武漢大学軟件国家重点実験室,湖北武漢430072;武漢大学計算机学院,湖北武漢430072) ,  Lu Xiao (湖南大学電气与信息工程学院,湖南長沙,410082) ,  Shao Peng (武漢大学軟件国家重点実験室,湖北武漢430072;武漢大学計算机学院,湖北武漢430072) ,  Luo Fei (武漢大学軟件国家重点実験室,湖北武漢430072;武漢大学計算机学院,湖北武漢430072)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 45  号： 1  ページ： 140-146  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： 純粋な視覚歩行者の検出方法の誤検出,漏れ検出の高率,オクルージョンターゲット,および小スケールターゲット検出の低精度の問題に照準を定め,本論文は,テキストと画像情報を結合した歩行者検出法を提案する。最初に,画像ターゲットの候補フレームを,画像分析の方法によって得て,次に,テキスト分析を通して,画像目標の実体表現を得た。Markov確率場に基づくモデルを,画像候補フレームとテキスト実体表現の間の共指関係(CoreferenceRelation)の推定のために提案して,それは,共同画像とテキスト情報の助けを借りて,交通場面での歩行者の検出精度を向上するための補助マシンビジョンの目的を達成することができた。画像テキストで記述されたカリフォルニア大学の歩行者検出データセットに関する評価結果は,この方法が,画像情報に基づく交通場面での歩行者検出の精度を改善するだけでなく,画像情報に基づくものの精度を改善するのを示している。また、テキスト情報の基礎に画像情報を併用することで、テキスト中の照応分解(AnaphoraResolution)の精度を向上できる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像分析 ,  *画像 ,  *歩行者 ,  検出法 ,  小規模 ,  オクルージョン ,  カリフォルニア州 ,  視覚
準シソーラス用語： マシンビジョン ,  検出精度 ,  テキスト解析 ,  誤検出 ,  *歩行者検出 ,  *画像情報 ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： pedestrian detection ,  Markov random field ,  text and image information combination ,  coreference relation ,  anaphora resolution

分類 (2件)： 計算理論  (JB02000A) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 画像情報 ,  歩行者検出 ,  手法