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J-GLOBAL ID：202102219527250018   整理番号：21A0128798

複雑なシーンにおける人体輪郭抽出およびサイズ測定【JST・京大機械翻訳】

Contour recognition and information extraction of human bodies in complex scenes

著者 (5件)： Wu Zebin (浙江大学計算机科学与技術学院,浙江 杭州 310027) ,  Zhang Dongliang (浙江大学計算机科学与技術学院,浙江 杭州 310027) ,  Li Jita (浙江大学机械工程学院,浙江 杭州 310027) ,  Ma Jing (浙江大学計算机科学与技術学院,浙江 杭州 310027) ,  Xin Yufeng (三明学院芸術与設計学院,福建 三明 365004)
資料名： Tu Xue Xuebao  (Tu Xue Xuebao)
巻： 41  号： 5  ページ： 740-749  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3013A  ISSN： 2095-302X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 自然に撮影した人体写真は背景パターンが複雑であるため、従来の画像色空間またはエネルギー勾配に基づく画像処理方法は人体の輪郭を正確に識別できない。ニューラルネットワークを用いて,認識精度を改善した。しかし、一般のニューラルネットワーク方法は計算量とパラメータ規模が大きいため、モバイル端末に配置しにくい。そのため、軽量のニューラルネットワーク策略を提案し、人体の輪郭を抽出する。このネットワークはMobileNetV2とU-Netフレームワークを採用し、特定の姿勢の人体データセットを構築することで訓練を行い、相応の人体輪郭形状を識別した。人体の輪郭は抽出のキーポイント、フィッティング回帰分析などの後続処理を経て、人体の寸法を推定できる。この方法は携帯端末に応用でき、撮影した人体写真の方法により人体の寸法を測定する。実験により、この方法は複雑な背景写真中の人体輪郭を正確に抽出でき、サイズを測定でき、速度及び記憶占有の面で一般的なニューラルネットワークよりある程度優れていることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 回帰分析 ,  *ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  画像処理 ,  計算量 ,  動水勾配 ,  色空間 ,  携帯端末
準シソーラス用語： *輪郭抽出 ,  モバイルデバイス ,  認識精度 ,  軽量 , 【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 (4件)： シーン ,  人体 ,  輪郭抽出 ,  サイズ測定