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J-GLOBAL ID：201702288175713299   整理番号：17A0256044

オンラインガウスモデルを用いた歩行者検出候補の高速生成方法【JST・京大機械翻訳】

Fast Pedestrian Proposal Generation Algorithm UsingOnline Gaussian Model

著者 (2件)： Qin Jian (College of Telecommunication Engineering,Chongqing University) ,  Wang Meihua (College of Telecommunication Engineering,Chongqing University)
資料名： Guangxue Xuebao  (Guangxue Xuebao)
巻： 36  号： 11  ページ： 1115001-1-1115001-11  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2088A  ISSN： 0253-2239  CODEN： GUXUDC  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： 歩行者検出はパターン認識と機械学習の分野における研究ホットスポットの一つであり、知能監視、補助運転などの領域に広く応用されているが、歩行者候補の生成は歩行者の目標を識別・追跡する重要な前段階である。本論文は,静的モニタリングシナリオと特定の状況における車両モニタリングシナリオのために,オンラインガウスモデルに基づく歩行者検出のための候補のための高速生成法(OL_GMPG)を提案した。この方法は,歩行者のサイズ分布をGAUSSモデルによって適合させ,より少ない数の歩行者候補を生成することによって,より高い検出率を達成することができた。GAUSSモデルの学習と更新プロセスによって,歩行者の頻繁な位置と対応するターゲットスケール情報を得て,歩行者の認識と追跡のための補助を提供した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 機械学習 ,  ホットスポット ,  *高速度 ,  *歩行者 ,  パターン認識
準シソーラス用語： 検出率 ,  サイズ分布 ,  *歩行者検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： machine vision ,  pedestrian detection ,  Gaussian model ,  detection rate ,  scale information

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： オンライン ,  ガウスモデル ,  歩行者検出