重ね合わせの原理に基づく複数領域の運動のアフィンパラメータ推定と領域分割
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概要
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動画像認識においてオプティカルフローを用いた画像の領域分割は重要な処理である. しかし, オプティカルフローの推定はノイズに弱いため, 従来の領域分割手法はクラスタリング処理を繰り返し行う必要があった. これに対し, 重ね合わせの原理によると画像の持つ複数の属性値を同時に直接推定することが可能となる. 本稿ではこの原理に基づいて, 複数領域の運動のアフィンパラメータを同時に推定する手法について提案する. また, 画像の時空間フィルタリングにより入カデータ中の折り返し歪みを低減する. 実験結果より提案手法の有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-12-19
著者
-
三木 信弘
北海道大学
-
小川 吉彦
北海道大学工学部
-
小川 吉彦
北海道大学 工学部
-
小川 吉彦
北海道大学大学院工学研究科
-
白川 智昭
北海道大学 工学部
-
数井 誠人
北海道大学 工学部
-
白川 智昭
東海大学大学院 理工学研究科
-
白川 智昭
北海道東海大学工学部
-
数井 誠人
北海道大学大学院工学研究科
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