ロバスト統計に基づいた適応的な背景推定法
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概要
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本論文では,ロバスト統計に基づいて環境の変化に応じて適応的に背景を推定をするための手法であるロバスト背景推定法及び環境の変化に応じて適応率を自動調節するための手法の二つを提案する.固定したカメラを用いた監視システム等では,撮影した動画像から移動物体を検出し,検出された対象を認識,同定することが必要となる.移動物体検出のための最も単純で多くの場面で利用されている代表的な方法は,背景画像と現在のシーンとの差分により移動物体を検出する背景差分法である.このため,移動物体を含まない背景画像が必要である.しかし,シーンい常に移動物体が含まれる状況下では背景画像を獲得することは困難である.また,環境が変化した場合,背景画像を変化に応じて適応的に修正する必要もある.更に,背景部分が時間的に様々に変化する環境化では,どの程度のフレーム数を用いて背景を推定するのかを決めることが重要である.そこで本論文では,ロバスト統計の手法として知られているM推定を用いて,背景を適応的に推定する方法を提案する.また,ロバストテンプレートマッチングを用いて,環境への適応率を変化させることにより背景を推定するために必要なフレーム数を調節する手法も提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-06-01
著者
-
田中 勝
埼大
-
島井 博行
理化学研究所生体力学シミュレーション特別研究ユニット
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所つくば中央第二
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
三島 健稔
埼玉大学大学院理工学研究科
-
島井 博行
埼玉大学大学院理工学研究科
-
栗田 多喜夫
筑波大学大学院システム情報工学研究科:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
三島 健稔
埼玉大学
-
田中 勝
埼玉大学工学部情報システム工学科
-
梅山 伸二
産業技術総合研究所
-
田中 勝
埼玉大学大学院理工学研究科
-
梅山 伸二
産業技術総合研 脳神経情報研究部門
-
三島 健稔
Graduate School of Science and Engineering, Saitama University
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