文献

J-GLOBAL ID：201802261811095108   整理番号：18A0234702

セキュリティ 深層学習アプローチに基づいた歩行者の詳細認識

著者 (3件)： 加藤ジェーン (名古屋大) ,  王いく (名古屋大) ,  小久保嘉人 (名古屋大)
資料名： 画像ラボ  (Image Laboratory)
巻： 29  号： 2  ページ： 15-24  発行年： 2018年02月10日 
JST資料番号： L2340A  ISSN： 0915-6755  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,歩行者の詳細認識精度を向上させるための,超解像処理・特徴抽出時におけるパッチ分割・姿勢毎の識別器の構築・グラフィカルモデルという四つのアプローチを提案する。(著者抄録)

シソーラス用語： *画像処理システム ,  *画像認識 ,  *コンピュータセキュリティ ,  *機械学習 ,  精度 ,  特徴抽出 ,  高分解能 ,  分割法 ,  評価試験
準シソーラス用語： 高解像 ,  *深層学習 ,  認識精度

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  データ保護  (JD01020V) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： セキュリティ ,  深層学習 ,  歩行