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J-GLOBAL ID：201802267994734200   整理番号：18A0667959

HOGと色特徴を融合した人体姿勢推定新アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

New human pose estimation algorithm based on HOG and color features

著者 (2件)： Chen Jiandong (西京学院 控制工程学院,西安,710123) ,  Chen Heng (西京学院 控制工程学院,西安,710123)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 53  号： 21  ページ： 190-194  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 既存の姿勢推定アルゴリズムは,低い照明条件と低い色コントラストを有する画像処理において低い推定精度を有する問題を解決するために,勾配方向ヒストグラム(HOG)と色特性を利用することによって,可能性C(PCM)クラスタリングアルゴリズムに基づく外観モデルを確立した。本論文は,HOG特性と色特性を融合する新しい姿勢推定アルゴリズムを提案した。アルゴリズムは,処理画像の自動選択部位の外観モデルに従い,画像の照明条件と色コントラストが良ければ,HOGと色特徴の融合に基づく既存の外観モデルを選択し,そうでなければ,PCMクラスタ化アルゴリズムに基づく部位外観モデルを選択する。シミュレーション実験により,提案した部分外観モデルは,照明条件が非常に低く,色のコントラストが低い画像における実際の人体部位の外観をより正確に記述でき,提案した姿勢推定アルゴリズムにより,各タイプの処理画像に対してより正確な推定結果を得ることができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラスタ化 ,  画像処理 ,  *アルゴリズム ,  ヒストグラム ,  シミュレーション ,  画像 ,  コントラスト ,  照明条件
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  推定精度 ,  推定アルゴリズム ,  *姿勢推定 ,  *色特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： human pose estimation ,  part appearance model ,  histogram of oriented gradient ,  color ,  possibilistic C-means clustering algorithm

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： HOG ,  色特徴 ,  融合 ,  人体 ,  姿勢推定 ,  アルゴリズム