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J-GLOBAL ID：201802276951210757   整理番号：18A1943126

路上車両検出のためのHOG,LBPおよびHaar様特徴の比較【JST・京大機械翻訳】

Comparison of HOG, LBP and Haar-Like Features for On-Road Vehicle Detection

著者 (2件)： Arunmozhi Ashwin (Mechanical Engineering, Kettering University, Flint, Michigan, USA) ,  Park Jungme (ECE, Kettering University, Flint, Michigan, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： EIT  ページ： 0362-0367  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動車が最初に発明されたので,自律車両は輸送における最も重要な革新である可能性がある。環境知覚は,静的および動的オブジェクトの複雑な環境においてナビゲーションする必要がある自己駆動車両の開発において中心的役割を果たす。車両や歩行者のような動的物体をより正確かつロバストに抽出し,現在の位置,運動を推定し,将来の位置を予測することが必要である。本論文では,3つの一般的に使用されているオブジェクト検出手法の性能,指向勾配(HOG)のヒストグラム,Haar様特徴および局所二値パターン(LBP)を研究し,カメラ画像の公開データセットを用いて解析した。検出結果により,同じデータセットに対して,LBP特徴は,より高い検出率をもつ他の2つの特徴型より良好に機能することを示した。最後に,3つの異なる特徴記述子とAdaBoostカスケード分類の組合せを用いたユニークでロバストな検出アルゴリズムを提案した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. 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 ,  写真像 ,  *ヒストグラム ,  ロバスト性 ,  自動車
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  AdaBoost ,  特徴記述子 ,  検出率 ,  物体検出 ,  環境知覚 ,  自律性 ,  *車両検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 車両検出 ,  HOG ,  LBP