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J-GLOBAL ID：201802284788186844   整理番号：18A2232250

歩行者検出のためのマルチストリーム領域提案ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Multi-Stream Region Proposal Network for Pedestrian Detection

著者 (6件)： Lei Jianjun (Tianjin University, Tianjin, China) ,  Chen Yue (Tianjin University, Tianjin, China) ,  Peng Bo (Tianjin University, Tianjin, China) ,  Huang Qingming (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Ling Nam (Santa Clara University, Santa Clara, USA) ,  Hou Chunping (Tianjin University, Tianjin, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICMEW  ページ： 1-6  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： 歩行者検出は,画像またはビデオにおける境界ボックスを持つ人のインスタンスを位置決めすることを目的としている。最近,研究は歩行者検出における著しい進歩を達成したが,オクルージョン,変動および混乱に関する未解決の問題がまだある。本論文では,歩行者検出の能力を強化するために,マルチストリーム領域提案ネットワークを提案した。最初に,複数の可視領域誘導ネットワークを提案して,人体の多様な可視領域パターンに基づいて,異なる特徴を得た。次に,融合ネットワークを導入して,多重可視領域パターンから特徴マップを統合した。最後に,特別に調整した領域提案ネットワークを適用して,融合領域特徴を用いて提案領域を生成した。さらに,ブースト森林を用いて提案地域を分類した。提案手法をCaltechデータベース上で評価し,最先端の手法と同等の性能を達成した。Copyright 2019 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： 画像 ,  データベース ,  多重化 ,  *ネットワーク ,  録画装置 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： 最先端 ,  特徴マップ ,  可視領域 ,  *マルチストリーム ,  *歩行者検出 , 【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)： 歩行者検出 ,  マルチストリーム ,  領域提案ネットワーク