統計情報を用いた歩行者の精細分類

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2016-01-14
• タイトル: 統計情報を用いた歩行者の精細分類
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Fine-Grained Classification of Pedestrian using Statistical Information
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 名古屋大学
• 著者所属: 名古屋大学
• 著者所属: 名古屋大学
• 著者所属: 名古屋大学
• 著者名: 小久保, 嘉人; ワン, ユ; 加藤, ジェーン; 間瀬, 健二
• 著者名(英): Yoshihito, Kokubo; Yu, Wang; Jien, Kato; Kenji, Mase
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，CRP データセットを用いて，車載カメラ映像中の歩行者の性別 (2 クラス)，年齢 (5 クラス)，体格 (3 クラス)，服装 (4 クラス) のサブカテゴリについてのクラス分類を行うことを目的とする．提案手法では，各サブカテゴリには相関があることを仮定し，サブカテゴリ間の関係をグラフイカルモデルで表現した．更に前処理として，超解像技術，バウンディングボックスの分割を取り入れた実験の結果，提案手法は従来手法と比較して，分類精度が平均 4.52％向上し，提案手法の有用性が確認された．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The purpose of this study is fine-grained classification of sex(2 classes), age(5 classes), weight(3 classes), clothing(4 classes) sub categories. The approach , we represent the relation between the subcategories in the graphical model, assuming that there is a correlation for each subcategories. Furthermore, we incorporated the super resolution and division of the bounding box as a pre-processing. The experiment results indicate that the proposed approach has a better classification accuracy comparing to the state-of-the-art. As a result, we confirmed effectiveness of the proposed approach.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2016-CVIM-200, 号 26, p. 1-5, 発行日 2016-01-14
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会