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J-GLOBAL ID：202102212737066158   整理番号：21A2955265

歩行者属性認識:調査【JST・京大機械翻訳】

Pedestrian attribute recognition: A survey

著者 (8件)： Wang Xiao (School of Computer Science and Technology, Anhui University, Hefei, China) ,  Wang Xiao (Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China) ,  Zheng Shaofei (School of Computer Science and Technology, Anhui University, Hefei, China) ,  Yang Rui (School of Computer Science and Technology, Anhui University, Hefei, China) ,  Zheng Aihua (School of Artificial Intelligence, Anhui University, Hefei, China) ,  Chen Zhe (School of Computer Science, Faculty of Engineering, The University of Sydney, Australia) ,  Tang Jin (School of Computer Science and Technology, Anhui University, Hefei, China) ,  Luo Bin (School of Computer Science and Technology, Anhui University, Hefei, China)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 121  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 歩行者属性認識(PAR)はコンピュータビジョンコミュニティにおいて重要なタスクであり,実際のビデオ監視において重要な役割を果たす。この論文の目的は,伝統的方法または深層学習ネットワークに基づく既存の研究をレビューすることである。最初に,歩行者属性の認識の背景と,歩行者属性と対応する課題の定式化を含む。第2に,著者らは8つの展望からこのタスクのための一般的な解法を分析した。第3に,著者らは,特定の属性認識について議論して,次に,深い学習と伝統的アルゴリズムベースのPAR方法の間の比較を与えた。その後,PARと他のコンピュータビジョンタスク間の接続を示した。第4に,ベンチマークデータセット,このコミュニティにおける評価尺度を導入し,簡単な性能比較を与えた。最後に,本稿を要約し,PARに対するいくつかの可能な研究方向を与えた。本論文のプロジェクトページは,https://sites.google.com/view/ahu-pedestrianattributes/で見つけることができる。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  ネットワーク ,  *歩行者 ,  コミュニティ ,  コンピュータビジョン ,  定式化 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 性能比較 ,  評価尺度 ,  マルチタスク学習 ,  ビデオ監視 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 歩行者属性認識 ,  マルチラベル学習 ,  マルチタスク学習 ,  深層学習 ,  CNN-RNN

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 歩行者 ,  属性 ,  調査