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J-GLOBAL ID：201702266612932283   整理番号：17A0057350

群衆密度推定のためのテクスチャベースの特徴マイニング:研究【Powered by NICT】

Texture-based feature mining for crowd density estimation: A study

著者 (3件)： Saqib Muhammad (School of ICT, Griffith University, Australia) ,  Daud Khan Sultan (Makkah Techno Valley, Saudi Arabia) ,  Blumenstein Michael (School of ICT, Griffith University, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IVCNZ  ページ： 1-6  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： テクスチャ特徴は多くの画像解析への応用のための重要な特徴記述子である。本研究の目的は,群衆密度推定と計数のための特徴的なテクスチャ特徴を決定した。本論文では,異なるテクスチャ特徴と歩行者群衆に対するそれらの性能を評価するためにそれらの異なる可能な組み合わせを総合的にレビューした。二段階分類と回帰ベースフレームワークは,群衆密度推定と計数のためのすべてのテクスチャ特徴の性能評価のための提案されている。枠組みによれば,入力画像は,異なるサイズの細胞,群集密度レベルを持つへのブロックとブロックに分割した。透視歪のために,人々は離れた人々よりも特徴ベクトルに寄与するカメラの近傍にあらわれる。,抽出された特徴は,シーンの展望正規化地図を用いて正規化した。第一段階では,画像ブロックは多クラスSVM異なる密度レベルにを用いて分類する。第二段階ではGauss過程回帰を計数する原薬低レベル特徴をreに使用された。種々のテクスチャ特徴とそれらの可能な組み合わせを公的に利用できるデータ集合上で評価した。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： 性能評価 ,  カメラ ,  画像 ,  *正規化 ,  透視 ,  歩行者 ,  画像分析
準シソーラス用語： Gauss過程回帰 ,  特徴ベクトル ,  計数 ,  特徴記述子 ,  テクスチャ特徴 , 【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 (4件)： 密度 ,  推定 ,  テクスチャ ,  研究