2024-03-28T17:54:52Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000333772023-04-27T10:00:04Z01164:02735:02766:02771
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 Networkjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00033377/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=33377&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2003 by the Information Processing Society of Japan應義塾大学SFC研究所/ニッタン株式会社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.その為,モルフォロジフィルタ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.本研究では,フレーム間差分情報を外部入力として動作するSecond-order Neural Networkを用いた移動物体領域抽出手法を提案する.提案手法と従来手法を用いて,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,実行時間に関しても従来手法に比べ約30%短縮されることが確認された.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 aftertreatment 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 to extract moving object areas, based on the frame difference technique and the Second-order Neural Network. We experimented a proposed method and a conventional method using artificial movies and real movies. The experimental result shows that the proposed method has a better performance for a noise reduction and for an extraction of whole moving objects than the conventional method. The execution time of the proposed method is about 30% less than the conventional method.AN10505667情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)200320(2002-MPS-043)9122003-03-032009-06-30