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J-GLOBAL ID：201902217628750150   整理番号：19A2112419

Gaussiansラベル分布学習の混合による屋内群衆計数【JST・京大機械翻訳】

Indoor Crowd Counting by Mixture of Gaussians Label Distribution Learning

著者 (2件)： Ling Miaogen (MOE Key Laboratory of Computer Network and Information Integration, School of Computer Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, China) ,  Geng Xin (College of Information Engineering, Nanjing Xiaozhuang University, Nanjing, China)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 28  号： 11  ページ： 5691-5701  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,屋内ビデオにおける群衆計数の問題に取り組んだ。そこでは,人々はしばしば長時間にわたってほとんど静的に滞在する。ラベル分布は,各ラベルがビデオフレームを記述する程度を表す,ある種の群衆計数ラベルをカバーし,群衆数のラベル曖昧さをモデル化するために以前に採用されている。しかしながら,ラベル曖昧さはシーンの群衆数により著しく影響されるので,元の単一静的Gauss分布の代わりに適応分散による離散化Gauss分布により各フレームのラベル分布を初期化する。さらに,隣接フレームにおける群衆数の段階的変化を考慮して,Gaussモデルの混合を提案し,各フレームに対する最終ラベル分布表現を生成した。Gaussモデルの重みは,現在のフレームと隣接フレームの間のフレームと特徴距離に依存する。混合l_2,1-ノルムを採用して,隣接する群衆数を局所的に相関させることの重みを制限した。著者らは,更なる研究のためにフレーム番号アノテーションを有する3つの新しい屋内ビデオデータセットを収集した。提案した手法は,7つの挑戦的な屋内ビデオとクロスシーン実験に関する最新の性能を達成した。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： モデリング ,  Gauss模型 ,  *学習 ,  録画装置 ,  ノルム ,  曖昧さ ,  正規分布 ,  アノテーション
準シソーラス用語： 離散化 ,  ビデオフレーム ,  *計数 ,  *屋内 , 【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 (5件)： ラベル ,  分布 ,  学習 ,  屋内 ,  計数