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J-GLOBAL ID：201702224603932237   整理番号：17A0118077

ブーストH OG分類器とKalmanフィルタを用いた新しい歩行者検出と追跡【Powered by NICT】

A novel pedestrian detection and tracking with boosted HOG classifiers and Kalman filter

著者 (2件)： Chong Penny (Lee Kong Chian Faculty of Engineering and Science, Universiti Tunku Abdul Rahman, Selangor, Malaysia) ,  Tay Yong Haur (Lee Kong Chian Faculty of Engineering and Science, Universiti Tunku Abdul Rahman, Selangor, Malaysia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SCOReD  ページ： 1-5  発行年： 2016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： 本論文では,安定した歩行者検出と追跡アルゴリズムを開発することに焦点を当てた。有向勾配(H OG)特徴のヒストグラムは,人間形状のための最良の表現であるが,これらの特徴ベクトルを計算することは,全体の検出過程を遅くするので計算費用が高価である。ブースト分類器の縦続接続を用いて,全体のプロセスは,グラフィックス処理ユニット(GPU)の非存在下でも有意に短縮した。Kalmanフィルタ法に加えて,このアルゴリズムは様々な方向からの歩行者追跡における望ましい結果を達成した。自己修正機構を備えたKalmanフィルタモデルは,より生検出が供給されるトラッキングは,時間外を改善することを保証する。一貫した検出は,初期段階のフィルタに供給した限り,検出器が不完全な場合でも追跡が続いている。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 検出器 ,  ヒストグラム ,  アルゴリズム ,  *Kalmanフィルタ ,  縦続接続 ,  *フィルタ
準シソーラス用語： 歩行者追跡 ,  GPU【プロセッサ】 ,  特徴ベクトル ,  追跡アルゴリズム ,  *歩行者検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： Og ,  分類器 ,  Kalmanフィルタ ,  歩行者検出 ,  追跡