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背景変化の共起性に基づく背景差分
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/18088
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/18088f37f0b8a-7925-45d1-ad85-3713236ea56b
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-TCVIM4405008.pdf (396.5 kB)
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Copyright (c) 2003 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Trans(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2003-04-15 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 背景変化の共起性に基づく背景差分 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Background Subtraction Based on Cooccurrence of Image Variations | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 推薦論文 | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 三菱電機株式会社先端技術総合研究所 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 和歌山大学システム工学部 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 三菱電機株式会社先端技術総合研究所 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 三菱電機株式会社先端技術総合研究所／現在，京都大学大学院情報学研究科 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Advanced Technology R&D Center, Mitsubishi Electric Corporation | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Systems Engineering, Wakayama University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Advanced Technology R&D Center, Mitsubishi Electric Corporation | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Advanced Technology R&D Center, Mitsubishi Electric Corporation/Presently with Graduate School of Informatics, Kyoto University | ||||||||
| 著者名 |
関, 真規人
× 関, 真規人
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| 著者名(英) |
Makito, Seki
× Makito, Seki
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本論文では木の揺れなどの背景変動があっても移動物体を検出することができる背景差分法について述べる．これまでに提案された背景差分法の多くは，背景画像の学習サンプルから，画素や部分画像ごとに画素値の変化パターンを統計的にモデル化して，ダイナミックレンジの調整を行うタイプのものであった．このため，ダイナミックレンジの大きい部分では対象の検出感度が落ちてしまうという問題がある．これに対して，観測時に，そのときどきで背景変化に関するダイナミックレンジの幅を狭めることができれば，対象の検出感度を向上させることができるはずである．本研究では，隣接画像ブロック間にある強い相関関係，すなわち画像変化の共起性を利用して，これを実現する方法について述べる．この方法は，背景画像の時間的な更新処理や領域整形処理とは根本的に異なる手法である．実画像を用いた実験によって，本手法の有効性を確認することができた． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | This paper presents a novel background subtraction method for detecting foreground objects in dynamic scenes involving swaying trees and fluttering flags. Most methods proposed so far adjust the permissible range of the background image variations according to the training samples of background images. Thus, the detection sensitivity degenerates at those pixels having wide permissible ranges. If we can narrow the ranges by analyzing input images, the detection sensitivity can be improved. For this narrowing, we employ the property that image variations at neighboring image blocks have strong correlation, also known as “cooccurrence ”. This approach is essentially different from chronological background image updating or morphological postprocessing. Experimental results for real images demonstrate the effectiveness of our method. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA11560603 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM） 巻 44, 号 SIG05(CVIM6), p. 54-63, 発行日 2003-04-15 |
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| ISSN | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
| 収録物識別子 | 1882-7810 | |||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
