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J-GLOBAL ID：201802277379225833   整理番号：18A0588742

線形SVM分類器に基づくH OG自動車検出【Powered by NICT】

Linear SVM classifier based HOG car detection

著者 (3件)： Bougharriou S. (Laboratory of EμE, Faculty of Sciences of Monastic, University of Monastir, Monastir, Tunisia) ,  Hamdaoui F. (Laboratory of EμE, Faculty of Sciences of Monastic, University of Monastir, Monastir, Tunisia) ,  Mtibaa A. (Laboratory of EμE, Faculty of Sciences of Monastic, University of Monastir, Monastir, Tunisia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： STA  ページ： 241-245  発行年： 2017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： 安全性の改善と事故を減少させる先進的運転者支援システム(ADAS)の最も目標である。運転環境についての情報を提供する低コストと能力のために,視覚ベース運転者支援システムは,近年,最も重要なシステムである。これらのシステムでは,ロバストで高精度な車両検出は重要な段階であると,検出された車両は様々な応用に用いることができる。本論文では,運転者支援システムおよび自律運転のための非常に重要な都市環境における車両検出のためのアルゴリズムを提案した。車両の検出を成功するために,分類のための特徴ディスクリプタ(H OG)と線形サポートベクトルマシン(SVM)配向勾配のヒストグラムを提案した。著者らの実験結果は,異なるシーンのためのこのアルゴリズムのロバスト性と精度を説明した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 統制索引語 ,  *線形性 ,  運転 ,  アルゴリズム ,  ヒストグラム ,  *自動車 ,  視覚 ,  安全性 ,  都市環境 ,  サポートベクトルマシン ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 車両検出 ,  高精度 ,  運転者支援システム ,  *SVM分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 走行性能  (QG02020S) ,  電装品  (QG03070C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 線形 ,  SVM分類 ,  Og ,  自動車