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J-GLOBAL ID：201802253495937816   整理番号：18A0519020

RGB-D画像に適用した学習に基づくヒト検出【Powered by NICT】

Learning-based human detection applied to RGB-D images

著者 (2件)： Santoso Patrisia Sherryl (Electronics Dept, Electrical and Computer Engr. College National Chiao Tung University, Hsinchu, Taiwan) ,  Hang Hsueh-Ming (Electronics Dept, Electrical and Computer Engr. College National Chiao Tung University, Hsinchu, Taiwan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 3365-3369  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： 正確な人間検出は,実世界の複雑な環境のため,魅力的な主題である。添加では,RGB-Dカメラは合理的な価格,Microsoft Kinectセンサ,RGBと深さデータを提供するような一般的になっている。深さ情報は,検出に役立つことが多い。本論文では,R CNN法,特徴を学習するために領域提案とCNN(畳込みニューラルネットワーク)を生成するための選択的探索法を採用した。奥行きマップ符号化技術(HHA)を採用して,学習特徴のためのCNNフォーマットを一致させることである。HHAとRGB画像は,入力である。は種々のヒト検出器構築のためのそれらの情報を結合するいくつかのアルゴリズムを提案した。情報融合構造を特徴縮小のためのPCAと共にCNN,SVM(サポートベクトルマシン)を含んでいる。深さ情報の助けを借りて示したより正確な人間検出結果。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： アルゴリズム ,  センサ ,  *画像 ,  *ヒト ,  *学習 ,  符号化 ,  サポートベクトルマシン ,  検出器
準シソーラス用語： 情報フュージョン ,  奥行きマップ ,  探索法 ,  Kinect ,  人間検出 , 【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 (3件)： RGB-D ,  学習 ,  ヒト