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J-GLOBAL ID：201802266477713266   整理番号：18A1383264

スケール不変特徴変換と粒子フィルタを用いた歩行者追跡【JST・京大機械翻訳】

Pedestrian Tracking Utilizing Scale Invariant Feature Transform and Particle Filter

著者 (4件)： Ge Pingshu (College of Electromechanical & Information Engineering, Dalian Minzu University, Dalian 116600, China) ,  Guo Lie (School of Automotive Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China) ,  Zhang Tao (College of Electromechanical & Information Engineering, Dalian Minzu University, Dalian 116600, China) ,  Zhao Xiuchun (College of Electromechanical & Information Engineering, Dalian Minzu University, Dalian 116600, China)
資料名： Recent Advances in Electrical & Electronic Engineering  (Recent Advances in Electrical & Electronic Engineering)
巻： 11  号： 1  ページ： 33-42  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3647A  ISSN： 2352-0965  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 不明 (ARE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景:歩行者は輸送システムにおける主要な道路利用者である。それらは,交通事故が発生するとき,他の道路利用者より脆弱であり,それは,対応する対策を開発することによって,世界中の研究者から多くの関心を引き付けた。歩行者は,照明条件の変化および従来の追跡アルゴリズムを用いた人体のオクルージョンのため,正確に追跡することは容易ではない。【方法】歩行者追跡の有効性を向上させるために,粒子フィルタ(PF)を利用して,歩行者を追跡する。それは,指向性勾配(HOG)特徴のヒストグラムを用いて検出される。次に,スケール不変特徴変換(SIFT)特徴を用いて,シーケンス画像に対する関心領域を表現した。結果:歩行者を記述するために利用された代表的なベクトルは,追跡プロセスの間,オブジェクトモデルと特性変数を比較した後に更新される。本方法は,カラーヒストグラムを利用して,歩行者の位置を予測するためにPFを採用した。【結論】実験を行い,提案した方法を従来のPF追跡法と比較した。結果は,提案方法の精度と効率を検証した。Copyright 2018 Bentham Science Publishers All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *歩行者 ,  画像 ,  ヒストグラム ,  照明条件 ,  オクルージョン ,  交通事故 ,  ベクトル ,  交通システム ,  指向性
準シソーラス用語： カラーヒストグラム ,  関心領域 ,  脆弱性 ,  道路利用者 ,  *歩行者追跡 ,  *粒子フィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 配向勾配のヒストグラム ,  スケール不変特徴変換 ,  カラーヒストグラム ,  粒子フィルタ ,  歩行者追跡

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： スケール不変特徴変換 ,  粒子フィルタ ,  歩行者追跡