Second-order Neural Networkを用いた移動物体領域の抽出

スポンサーリンク

概要

論文の詳細を見る
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.
2003-11-15

著者

関連論文

もっと見る

スポンサーリンク