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J-GLOBAL ID：201902222230140921   整理番号：19A0126365

FourierおよびHOG記述子ベースCUDAを用いた高速移動人間検出【JST・京大機械翻訳】

Fast Moving Human Detection Using Fourier and HOG Descriptors Based CUDA

著者 (5件)： Bahri Haythem (Monastir University, Laboratory of Electronics and Micro-electronics Faculty of Sciences, Monastir, 5000, Tunisi) ,  Chouchene Marwa (Monastir University, Laboratory of Electronics and Micro-electronics Faculty of Sciences, Monastir, 5000, Tunisi) ,  Khemiri Randa (Monastir University, Laboratory of Electronics and Micro-electronics Faculty of Sciences, Monastir, 5000, Tunisi) ,  Sayadi Fatma (Monastir University, Laboratory of Electronics and Micro-electronics Faculty of Sciences, Monastir, 5000, Tunisi) ,  Atri Mohamed (Monastir University, Laboratory of Electronics and Micro-electronics Faculty of Sciences, Monastir, 5000, Tunisi)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SSD  ページ： 202-207  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： 最も敏感な領域は,本質的に疑わしい人々を検出することができるビデオ監視システムを統合した。これらのシステムは,他の移動物体の中で人間を検出することからなる。したがって,ビデオ監視システムの精度と速度は,これまでより必要である。しかし,精度と実時間検出の間に妥協を見出す必要がある。一方では,優れた精度を得るために,検出タスクは,より多くの時間を消費する最小の詳細を処理するために細分化されなければならない。他方では,処理時間の最小化はあまりにも多くの偽検出をもたらす。本研究では,GPUの並列アーキテクチャであるCUDAを用いた指向性勾配記述子のFourierとヒストグラムに基づく新しい人間検出手法を記述した。SVMは事後確率を提供することができるので,著者らは,最良の性能を達成するために,両方のタイプの特徴記述子を統合するために,この二値分類器を使用する。実験結果は,提案した方式が効率的であり,いくつかの既存の技術より優れていることを示した。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： ヒストグラム ,  移動体 ,  *事後確率 ,  加工時間 ,  指向性
準シソーラス用語： 特徴記述子 ,  並列アーキテクチャ ,  実時間 ,  ビデオ監視 ,  *人間検出 ,  *CUDA , 【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)： HOG ,  記述子 ,  CUDA ,  高速移動 ,  人間検出