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  1. 研究報告
  2. コンピュータグラフィックスとビジュアル情報学(CG)
  3. 2018
  4. 2018-CG-172

人物の骨格と画像中のエッジを用いた所持品領域検出に関する一検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/191837
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/191837
d0b54c0b-471e-4f43-939a-198564231e4a
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CG18172001.pdf IPSJ-CG18172001.pdf (2.2 MB)
Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2018-10-31
タイトル
タイトル 人物の骨格と画像中のエッジを用いた所持品領域検出に関する一検討
タイトル
言語 en
タイトル A Study on Region Detection of Personal Belongings Using Human Skeleton and Edges in an Image
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 一般セッション1
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
東北大学大学院情報科学研究科
著者所属
東北大学大学院情報科学研究科/東北大学サイバーサイエンスセンター
著者所属
東北大学大学院情報科学研究科/東北大学サイバーサイエンスセンター
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Sciences, Tohoku University
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Sciences, Tohoku University / Cyberscience Center, Tohoku University
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Sciences, Tohoku University / Cyberscience Center, Tohoku University
著者名 三浦, 誠

× 三浦, 誠

三浦, 誠

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阿部, 亨

× 阿部, 亨

阿部, 亨

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菅沼, 拓夫

× 菅沼, 拓夫

菅沼, 拓夫

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著者名(英) Makoto, Miura

× Makoto, Miura

en Makoto, Miura

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Toru, Abe

× Toru, Abe

en Toru, Abe

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Takuo, Suganuma

× Takuo, Suganuma

en Takuo, Suganuma

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 荷物の置き引きや不審物の放置など人物の所持品が関係した犯罪を監視するため,画像中から所持品の領域を検出することは重要である.近年,(1) 人物領域の雛型を生成し,(2) 画像中の移動物体領域 (前景領域) で雛型と異なる箇所 (所持品候補箇所) の決定を行い,(3) 所持品候補箇所の特徴から所持品領域を検出するという 3 つのステップに従い,画像中から所持品領域を検出するアプローチが提案されている.しかし,このアプローチに基づく従来手法では,各ステップの精度が十分でないため,所持品領域を高精度に検出することが困難であった.この課題へ対処するため,本稿では,人物の骨格に基づく雛型の生成,画像中の前景領域のエッジと雛型の輪郭の比較による所持品候補箇所の決定,人物による遮蔽を考慮した所持品領域の検出を行う手法を提案し,所持品領域検出精度の向上を図る.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 In order to observe crime scenes associated with personal belongings, such as luggage theft or leaving behind suspicious parcels, it is essential to detect personal belonging regions in images. Recently, existing approaches propose a three-step region detection. Initially, (1) they generate a template of the human region, then (2) determine candidate parts of personal belonging regions which are parts of the foreground in an image different to the generated template, and finally, (3) detect personal belonging regions in the determined candidate parts. However, they lack accuracy on detecting the region due to poor accuracy in each step. Therefore, in this article, we propose a highly accurate method for personal belonging region detection, which consists of generating a template of the human region from a human skeleton, determining candidate parts of personal belonging regions by comparing edges in an image with contours of the human region template, and detecting personal belonging regions in consideration of occlusions by the human body.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10100541
書誌情報 研究報告コンピュータグラフィックスとビジュアル情報学(CG)

巻 2018-CG-172, 号 1, p. 1-8, 発行日 2018-10-31
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8949
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-20 00:23:08.116613
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三浦, 誠, 阿部, 亨, 菅沼, 拓夫, 2018: 情報処理学会, 1–8 p.

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