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J-GLOBAL ID：201802251573059164   整理番号：18A1507829

深さカメラを用いた複雑な環境におけるロバストな3D人間検出【JST・京大機械翻訳】

Robust 3-D Human Detection in Complex Environments With a Depth Camera

著者 (6件)： Tian Luchao (School of Computer Science, Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Fudan University, Shanghai, China) ,  Li Mingchen (School of Computer Science, Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Fudan University, Shanghai, China) ,  Hao Yu (School of Computer Science, Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Fudan University, Shanghai, China) ,  Liu Jun (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Zhang Guyue (School of Computer Science, Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Fudan University, Shanghai, China) ,  Chen Yan Qiu (School of Computer Science, Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Fudan University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Transactions on Multimedia  (IEEE Transactions on Multimedia)
巻： 20  号： 9  ページ： 2249-2261  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1116A  ISSN： 1520-9210  CODEN： ITMUF8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 人間の検出は過去数十年の間に大きな注目を集めているが,まだ挑戦的な問題である。本論文では,三次元人間検出の問題に焦点を当てた。すなわち,人体を発見し,深さデータのみを用いて複雑な三次元空間における三次元座標を決定することである。目標位置決めのための従来のスライディングウィンドウに基づくアプローチは時間がかかり,最近の深い学習ベースのオブジェクト検出器は多くの領域の提案を発生させるので,候補ヘッドトップ位置決めステージを利用して妥当なヘッドトップ位置を効率的かつ迅速に見出すことを提案した。第二段階では,候補領域を分類するために,大規模な良く注釈付けされたデータセット上で訓練されたニューラルネットワークを利用するために,各候補領域に対する情報の3つのチャネルを符号化するDepthマップ,多次深さテンプレート,およびHeight差分マップ表現を提案した。著者らは,著者らの方法を4つの公開可能な挑戦的データセットについて評価した。広範な実験結果は,提案した方法が,実時間性能を達成しながら,最先端の方法より優れていることを実証した。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： *カメラ ,  位置決め ,  *ロバスト性 ,  ニューラルネットワーク ,  *三次元 ,  学習 ,  チャネル
準シソーラス用語： 最先端 ,  物体検出 ,  スライディングウィンドウ ,  三次元座標 ,  三次元空間 ,  *人間検出 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 環境 ,  ロバスト ,  3D ,  人間検出