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J-GLOBAL ID：201902249067306954   整理番号：19A2340037

マルチユーザと多視点の人間の目の検出と追跡【JST・京大機械翻訳】

Multi-User and Multi-View Human Eyes’ Detection and Tracking

著者 (3件)： Yu Tao (Xi’an Jiaotong University) ,  Zou Jian-Hua (Xi’an Jiaotong University) ,  Song Qin-Bao (Xi’an Jiaotong University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICNISC  ページ： 281-286  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： 本論文は,マルチユーザとマルチビュー人間の眼の検出と追跡に関するフレームワークを提示した。最初に,画像の各領域に4つの異なるサイズを持つAdaBoost顔検出器を用いて,顔を検出する。次に,眼の位置を位置決めするために,4種類のAdaBoost眼検出器を使用し,眼検出が失敗した場合に,解剖学における人間の器官の位置の事前知識を予備的方法として適用した。次に,目標の次の可能な位置を予測するために無香料フィルタを使用する。最後に,上記の検出法を用いて第3フレームを検出し,相対予測を修正した。そして,追跡するまでサイクルを繰り返す。このフレームワークは,最適化された構造性能と合理的な選択された特徴のために,複数の顔とマルチビューにおいて,被験者の眼の明滅,閉鎖,着用ガラスと部分的な遮蔽に対してロバストである。そして,非線形フィルタリングのため,それは速度を変えることによって曲線において目標を追跡することができた。それは主に監視環境におけるほとんどの通常の垂直頭部シーンに適合する。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： 解剖学 ,  画像 ,  *フィルタ ,  ロバスト性 ,  予測 ,  最適化 ,  ガラス ,  検出器
準シソーラス用語： 着用 ,  被験者 ,  事前知識 ,  器官 ,  AdaBoost ,  マルチビュー ,  *マルチユーザ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチユーザ ,  視点 ,  人間の目 ,  追跡