Active Tubesによる動画像解析のためのロバストなアルゴリズム
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概要
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連続画像から物体の運動を抽出することは,重要かつ困難な問題である.我々は[1]で,非剛体物体の動きを抽出するためにActive Tubesを提案した.Active Tubesは時空間画像[2](連続画像を積み重ねた三次元画像)を利用し,Snakes[3]と同様なエネルギー最小化の手法を用いて物体の抽出を行う.[1]ではエネルギー最小化アルゴリズムとしてGreedy Algorithm[4]を用いた.本研究では,Greedy Algorithmがノイズの影響を受け易いことを指摘し,新しく,Greedy Algorithmと同程度に高速でノイズに対してより頑健なGreedy Algorithmの拡張アルゴリズムを提案する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1994-09-20
著者
-
今井 正和
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
烏野 武
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
古川 亮
広島市立大学情報科学部情報数理学科
-
古川 亮
奈良先端科学技術大学院大学
-
烏野 武
奈良先端科学技術大学院大学
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