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PLS-CCA Heterogeneous Features Fusion-based Low-resolution Human Detection Method for Outdoor Video Surveillance
  • ISSN号:1671-4512
  • 期刊名称:《华中科技大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TP277[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems,Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China
  • 相关基金:National Natural Science Foundation of China (Nos. 61271432 and 61333016).
中文摘要:

在这份报纸,我们集中于低分辨率的人的察觉并且为室外的录像监视建议部分最不平方正规的关联分析(PLS-CCA ) 。分析依靠异构的特征基于熔化的人的察觉方法。建议方法不能仅仅探索在二个单个异构的特征之间的关系像一样可能,而且能要用体力地与互补信息描述人的视觉外观。与一些另外的方法相比,试验性的结果证明建议方法是有效的并且在曲线(AUC ) 下面让高精确性,精确,召回率和区域同时珍视,并且提供歧视、稳定的识别表演。

英文摘要:

In this paper, we focus on low-resolution human detection and propose a partial least squares-canonical correlation analysis (PLS-CCA) for outdoor video surveillance. The analysis relies on heterogeneous features fusion-based human detection method. The proposed method can not only explore the relation between two individual heterogeneous features as much as possible, but also can robustly describe the visual appearance of humans with complementary information. Compared with some other methods, the experimental results show that the proposed method is effective and has a high accuracy, precision, recall rate and area under curve (AUC) value at the same time, and offers a discriminative and stable recognition performance.

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期刊信息
  • 《华中科技大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:华中科技大学
  • 主编:丁烈云
  • 地址:武汉珞喻路1037号
  • 邮编:430074
  • 邮箱:hgxbs@mail.hust.edu.cn
  • 电话:027-87543916 87544294
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-4512
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1658/N
  • 邮发代号:38-9
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,首届国家期刊奖,第二届全国优秀科技期刊评比一等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:21013