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J-GLOBAL ID：201802253057797501   整理番号：18A0587833

リアルタイムビデオ監視応用のためのCNNに基づく顔面・頭部検出器の比較【Powered by NICT】

A comparison of CNN-based face and head detectors for real-time video surveillance applications

著者 (4件)： Nguyen-Meidine Le Thanh (Ecole de technologie superieure, Universite du Quebec, Montreal, Canada) ,  Granger Eric (Ecole de technologie superieure, Universite du Quebec, Montreal, Canada) ,  Kiran Madhu (Ecole de technologie superieure, Universite du Quebec, Montreal, Canada) ,  Blais-Morin Louis-Antoine (Genetec Inc., Montreal, Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IPTA  ページ： 1-7  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： ビデオ飼料に現れる検出面とヘッドは外観,オクルージョンおよび複雑な背景の変動による実世界ビデオ監視応用における挑戦的なタスクである。最近,いくつかのCNNアーキテクチャは検出器の精度を向上させるために提案されているが,その計算量が問題,特に実時間応用できるが,顔と頭を高分解能カメラを用いた生きている検出されなければならない。顔面・頭部検出に適していることを最新のCNNアーキテクチャの精度と複雑性を比較した。単一パスおよび領域ベースアーキテクチャをレビューし,精度に応じてベースライン技術と経験的といくつかの挑戦的なデータセットからの画像に及ぼす時間と記憶複雑性と比較した。これらのアーキテクチャの生存率は実時間ビデオサーベイランスアプリケーションを考慮して解析した。結果は,CNNアーキテクチャは,従来の検出器と比較して精度の非常に高いレベルを達成することができるが,それらの計算コストは多くの実用的な実時間応用のための制限を表すことができることを示唆した。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： 生存率 ,  計算機アーキテクチャ ,  画像 ,  計算量 ,  基準線 ,  カメラ ,  *録画装置 ,  *検出器 ,  オクルージョン ,  高分解能
準シソーラス用語： 計算コスト ,  複雑性 ,  *ビデオ監視 ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (7件)： リアルタイム ,  ビデオ監視 ,  応用 ,  CNN ,  顔面 ,  頭部 ,  検出器