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量子化残差に基づく遷移ゆう度モデルを導入した識別器の提案

机译:鉴别器引入基于量化残差的过渡似然模型的建议

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摘要

近年,特徴量の低メモリ化やノイズに対する頑健性を得るために,実数で表現される特徴量を2倍 化した2値符号列が物体認識の分野で利用されている.しかし,実数で表現される特徴量を2倍化することで,特徴量に含まれる多くの情報が欠落する問題がある.そこで,我々は特徴量を2倍化する際に欠落する情報である“量子化残差”に着日する.本研究では,画像から観測される2値符号列が他の2値符号列へ遷移する可能性を考慮するために,量子化残差に基づき遷移を予測する遷移ゆう度モデルを識別器へ導入する.これにより,観測された2値符号列が何らかの影響により真に得たい2値符号列とは異なっても,本来得たい2値符号列への遷移を考慮した識別が可能となる.実験の結果より,提案手法である遷移予測モデルを導入した識別器は,導入する前の識別器と比較して高精度な歩行者検出が可能であることを確認した.
机译:近年来,为了减少特征量的存储并获得抗噪声的鲁棒性,在对象识别领域中已经使用通过将实数表示的特征量加倍而获得的二进制代码串。但是,存在一个问题,即通过将实数表示的特征加倍,会丢失特征中包含的许多信息。因此,我们得出“量化残差”,即特征量加倍时缺少的信息。在这项研究中,我们将过渡可能性模型引入分类器中,该模型基于量化的残差预测过渡,以考虑从图像观察到的二进制代码序列过渡到另一个二进制代码序列的可能性。做。结果,即使观察到的二进制代码串由于某种影响而与真正期望的二进制代码串不同,也可以考虑到向最初期望的二进制代码串的过渡来进行判别。从实验结果中,我们确认引入了建议的过渡预测模型的分类器能够比未引入的分类器以更高的精度检测行人。

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