文献

J-GLOBAL ID：201802274903856009   整理番号：18A0382868

正確な目の検出のための局所構造パターンとそれらのハイブリダイゼーションの多様性【Powered by NICT】

A variety of local structure patterns and their hybridization for accurate eye detection

著者 (2件)： Choi Inho (Department of CSE, POSTECH, San 31, Hyoja-Dong, Nam-Gu, Pohang 790-784, Korea) ,  Kim Daijin (Department of CSE, POSTECH, San 31, Hyoja-Dong, Nam-Gu, Pohang 790-784, Korea)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 61  ページ： 417-432  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本報では,既存の局所構造パターン(LSP)は二種類の型:強度ベースのLSP(I LSPs)および勾配ベースのLSP(G LSPs)にレビューし,分類した。LSPは異なる生成参照強度と3×3近傍内の異なる選択された隣接する画素の強度を比較する局所二値パターン(LBP),改良センサス変換(MCT)と一般化された二値パターン(GBP)法を含み,それぞれ256年,511年,および19,162二値パターンをコードしていた。GLSPは異なる生成基準勾配を持つ3×3近傍内の異なる選択された隣接する画素の勾配の大きさを比較する局所勾配パターン(LGP),修正勾配パターン(MGP),および一般化勾配パターン(GGP)法を含み,それぞれ256年,511年,および19,162二値パターンをコードしていた。多重ブロックベースLSPを連結するマルチスケールブロックLSP(MB LSPs)へのこれらの全LSPを拡張した。最後に,AdaBoost特徴選択によるI LSPとGLSPを組み合わせたいくつかのハイブリッドLSPを提案した。提案したLSPの眼を検出する精度を評価するためにAR564,BioID,ColorFERETとLFWデータベースを用いた実験では,LSPは低品質画像における眼を検出するための良好であり,GLSPは高品質画像中の目を検出するための良好で,ハイブリッドLSPは,画像品質を横切る最新眼検出精度を達成した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 国勢調査 ,  品質 ,  特徴選択 ,  *画素 ,  データベース ,  多重化 ,  画像 ,  画質
準シソーラス用語： 検出精度 ,  高品質 ,  AdaBoost ,  近傍 ,  *局所構造 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 局所構造パターン ,  マルチスケールブロックLSP ,  ハイブリッドLSP ,  眼の検出 ,  AdaBoost特徴選択

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 局所構造 ,  ハイブリダイゼーション ,  多様性