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J-GLOBAL ID：201802276097188605   整理番号：18A0864479

Stixel-worldおよび特徴融合に基づく両眼立体視歩行者検出【JST・京大機械翻訳】

Stereo visual pedestrian detection based on Stixel-world and feature fusion

著者 (3件)： Bai Zhonghao (湖南大学汽車車身先進設計制造国家重点実験室 長沙410082) ,  Wang Penghui (湖南大学汽車車身先進設計制造国家重点実験室 長沙410082) ,  Li Zhiqiang (湖南大学汽車車身先進設計制造国家重点実験室 長沙410082)
資料名： Yiqi Yibiao Xuebao  (Yiqi Yibiao Xuebao)
巻： 38  号： 11  ページ： 2822-2829  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2448A  ISSN： 0254-3087  CODEN： YYXUDY  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： 単眼視歩行者検出の深さ情報を得ることは,冗長情報,検出効率,および精度に限界がある。画像の前処理段階において,両眼立体視による視差情報の最適化分析を用いて,複雑なシーンの動的計画のための棒状画素シーン(stixel-world)の表現を簡素化した。次に,歩行者ターゲット検出の段階で,従来のHOG特性の中のブロックスケールを分析,次元縮小し,Fisher判定基準を用いて,道路環境下のマルチスケールHOG(multi-HOG)の特性を得た。最後に,交差カーネルサポートベクトルマシン(hik-SVM)を用いて,歩行者の分類を行った。実験結果は,改良Stixel-worldアルゴリズムが,画像前処理のために計算時間を大いに減少させることを示した。歩行者検出の候補領域を縮小し,特徴融合とhik-SVMに基づくターゲット検出アルゴリズムは,検出精度を保証するという前提の下で,良好なリアルタイム性とロバスト性を持つ。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視差 ,  *歩行者 ,  判定基準 ,  前処理 ,  最適化 ,  画素 ,  CPU時間 ,  ロバスト性 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 検出精度 ,  マルチスケール ,  ターゲット検出 ,  *歩行者検出 ,  *両眼立体視 ,  *特徴融合 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： pedestrian detection ,  stereo vision ,  Stixel-world ,  feature fusion ,  hik-support vector machine (hik-SVM)

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 特徴融合 ,  両眼立体視 ,  歩行者検出