歩行者分類における部分オクルージョン処理のためのピラミッド型部品ベースモデル【JST・京大機械翻訳】

Thu M.; Suvonvorn N.

文献

J-GLOBAL ID：202002223526944231 整理番号：20A0665548

歩行者分類における部分オクルージョン処理のためのピラミッド型部品ベースモデル【JST・京大機械翻訳】

Pyramidal Part-Based Model for Partial Occlusion Handling in Pedestrian Classification

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資料名：
巻： 2020 ページ： Null 発行年： 2020年
JST資料番号： U7662A ISSN： 1687-5680 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：イギリス (GBR) 言語：英語 (EN)

歩行者の検出と分類は,知的輸送システム(ITS)において関心が高まっており,挑戦的な問題の中で,小さくて閉塞した外観の限界,人間の姿勢の大きな変化,混乱した背景,複雑な環境を見出すことができる。実際に,歩行者と車両間の事故を避けるために,歩行者が道路を突然交差しているときに検出することは困難であるため,歩行者を検出する場合には部分的なオクルージョン処理が重要である。部分オクルージョン問題を解決するために,ピラミッド構造をカスケード化することによって,可視部分の信頼性スコアの大部分の投票に基づくより正確な予測を得るために,ピラミッド部分ベースモデル(PPM)を提案した。提案した方式に関する実験結果は,INRIAデータセットに関して96.25%の精度を達成して,PSU(Songkla大学のPrince)データセットに関して81%の精度を達成した。提案したモデルは,各ピラミッド層における部分表現の様々な情報により,歩行者の閉塞部分を分類するために,実世界環境に適用することができる。Copyright 2020 M. Thu and N. Suvonvorn. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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パターン認識 , 図形・画像処理一般

引用文献 (50件)：

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