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J-GLOBAL ID：201802293582470371   整理番号：18A1943699

注視と物体ダイナミクスの結合解析による固定推定のオブジェクト【JST・京大機械翻訳】

Object of Fixation Estimation by Joint Analysis of Gaze and Object Dynamics

著者 (2件)： Martin Sujitha (375 Ravendale Dr., Honda Research Institute, Mountain View, CA, USA) ,  Tawari Ashish (375 Ravendale Dr., Honda Research Institute, Mountain View, CA, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IV  ページ： 2042-2047  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： 固定の目標を決定することは,運転者の状況認識評価を含む知的車両の多くの応用における重要な因子である。本研究の目的は,固定された固定の対象を推論することである。本研究では,シーンにおけるオブジェクトトラッキングを同定するシステムアーキテクチャを提案し,注視行動と独立に独立したオブジェクト特性を導出し,固定の対象となるオブジェクトの尤度を推定するために,空間時間的に敏感な機械学習フレームワークを利用した。性能評価は,都市交差点を中心とした道路上運転のデータセットについて,固定の対象物の手動アノテーションにより行った。著者らの提案したシステムは,78%のベースラインと比較して,83%の平均精度を達成することができた。さらに,精度と再現精度に及ぼすオブジェクト特性の異なる組合せの影響を比較することにより,固定物体の信頼できる推定に影響する因子に関する有望な洞察を示した。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： 交差点 ,  *再現性 ,  システムアーキテクチャ ,  アノテーション ,  都市 ,  機械学習 ,  道路 ,  性能評価 ,  基準線
準シソーラス用語： 尤度 ,  物体追跡 ,  状況認識 , 【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 (6件)： 注視 ,  物体 ,  ダイナミクス ,  結合解析 ,  推定 ,  オブジェクト