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J-GLOBAL ID：201702234647820729   整理番号：17A0368886

深い特徴を組み合わせた模範分類によるロバストな車両検出【Powered by NICT】

Robust vehicle detection by combining deep features with exemplar classification

著者 (8件)： Cao Liujuan (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart City, Fujian, China) ,  Cao Liujuan (School of Information Science and Engineering, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Jiang Qilin (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart City, Fujian, China) ,  Jiang Qilin (School of Information Science and Engineering, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Cheng Ming (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart City, Fujian, China) ,  Cheng Ming (School of Information Science and Engineering, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Wang Cheng (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart City, Fujian, China) ,  Wang Cheng (School of Information Science and Engineering, Xiamen University, Xiamen, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 215  ページ： 225-231  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  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： ごく最近,衛星画像における車両検出は,軍用に商用システムの範囲の種々の応用を持つ新たな研究課題となっている。しかし,撮像条件,オブジェクトクラス内変化と同様に,その低分解能に起因する未解決の問題,主に複雑な変化に起因するとして保持した。特徴表現の深層学習の急速な進歩と一緒に登場,本論文では,ロバストな車両検出に対する深層ニューラル特徴を利用する可能性を調べた。添加では,データ量の急速な成長とともに,クラス内変動を明確に取り扱う為に求められている新しい分類方法論。本論文では,車両検出フレームワーク,衛星画像におけるロバストな車両検出を達成するために模範SVM(E SVMS)に基づく,ロバストなインスタンス分類器を用いた深層畳込みニューラルネットワーク(DNN)に基づく特徴学習を提案した。特に,区別できる画像特徴,高い学習能力を持つことを学習するためにDNNを採用した。本研究では,DNNのレバレッジを連続ものづくり設計特徴のと比較して顕著な性能改善を達成する。添加では,分類,ロバスト性,例えば特異的計量学習方式と考えられるをさらに改善するためにE SVMに基づくロバスト分類器を採用した。連続現状と代替のと比較した広範な実験を行うことにより,著者らはさらに両方式の組合せは相互に益を得る検出精度と有効性を改善し得ることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 学習 ,  高速度 ,  サポートベクトルマシン ,  深層 ,  衛星利用画像 ,  畳込み ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 検出精度 ,  学習能力 ,  分類法 ,  深層学習 ,  特徴表現 ,  低分解能 ,  撮影条件 ,  *車両検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： スーパピクセルセグメンテーション ,  SLIC ,  ディープニューラルネットワーク ,  模範SVM(サポートベクトルマシン) ,  車両検出 ,  ロバスト分類

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 分類 ,  ロバスト ,  車両検出