2024-03-29T02:04:18Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000172452020-10-27T05:02:56Z00934:00989:01008:01009
Second - order Neural Networkを用いた移動物体領域の抽出Extracting Moving Object Areas Based on Second - order Neural Networkjpnオリジナル論文http://id.nii.ac.jp/1001/00017245/Articlehttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=17245&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2003 by the Information Processing Society of Japanニッタン株式会社/慶應義塾大学SFC研究所慶應義塾大学環境情報学部茶志川, 孝和武藤佳恭動画像から移動物体を抽出する方法として,従来から差分法が使われている.しかし,差分法による抽出では,移動物体の全体が得られないという問題がある.そのため,モルフォロジ演算によるノイズ除去と欠損個所の補完を後処理として行う方法が知られている.ところが,撮影環境によっては後処理が有効に機能しない場合も多く,また演算コストの高さも指摘されている.本論文では,Second-order Neural Networkをフレーム間差分法の後処理として用いる移動物体領域の抽出手法を提案する.提案手法とモルフォルジフィルタを用いた従来手法を用いて,人工動画像による実験と実動画像によるシミュレーションを行った.それらの結果,提案手法はモルフォルジフィルタを用いた従来手法に比べノイズに影響されにくく,また抽出領域の欠損が少ないことが示された.また,オプティカルフローを用いた従来手法との比較実験においても,提案手法の優位性を確認した.The frame difference technique has been widely used for extracting moving objects.However the technique can not extract the whole shape of the moving object.A morphology filtering is used for reducing noises and complementing lacks of extracted objects as an post-processing to deal with the problem.The morphology filtering is not always available under various conditions and its calculation cost is high.This paper proposes a new method for extracting moving object areas,based on the frame difference technique and the Second-order Neural Networks.We experimented our proposed method and a morphology-based conventional method using artificial movies and real movies.The experimental results show that the proposed method has a better performance for a noise reduction and for an extraction of whole moving objects than the morphorogy-based conventional method.Moreover, the proposed method has better performance than the Opticalflow-based method.AA11464803情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM)44SIG14(TOM9)31472003-11-151882-77802009-06-30