Specific patches decorrelation channel feature on pedestrian detection
المؤلفون المشاركون
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 18، العدد 4 (31 يوليو/تموز 2021)، ص ص. 493-503، 11ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2021-07-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Typical Local Decorrelation Channel Feature (LDCF) for pedestrian detection generates filters derived from decorrelation for each entire positive sample, using Principle Component Analysis (PCA) method.
Meanwhile, extensive pedestrian detection methods, which utilize statistic human shape to guide filters design, point out that the head-shoulder area is the most discriminative patches in typical classification stage.
Inspired by above mentioned local decorrelation operation and discriminative areas that most classifiers indicate, in this paper we propose to integrate human shape priority into image patch decorrelation to generate novel filters.
To be specific, we extract covariance from salient patches that contain discriminative features, instead of each entire positive sample.
Furthermore, we also propose to share covariance matrix within grouping channels.
Our method is efficient as it avoids extracting uninformative filters from redundant covariance of convergent patches, due to embedded prior human shape info.
Experiments on INRIA and Caltech-USA public pedestrian dataset has been done to demonstrate effectiveness of our proposed methods.
The result shows that our proposed method could decrease log-average miss rate with detection speed retained compared to LDCF and most non-deep methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ding, Xueming& Ji, Dongfei. 2021. Specific patches decorrelation channel feature on pedestrian detection. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 18, no. 4, pp.493-503.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1434245
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ding, Xueming& Ji, Dongfei. Specific patches decorrelation channel feature on pedestrian detection. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 18, no. 4 (Jul. 2021), pp.493-503.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1434245
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ding, Xueming& Ji, Dongfei. Specific patches decorrelation channel feature on pedestrian detection. The International Arab Journal of Information Technology. 2021. Vol. 18, no. 4, pp.493-503.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1434245
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 502
رقم السجل
BIM-1434245
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر