非因果性モデルに基づく不規則動画像の確率モデルの推定
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概要
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不規則動画像に対する確率モデル推定の一手法を提案する.動画像の時空間スペクトルが,時間スペクトルと空間スペクトルに分離すると仮定した場合,時間方向にARモデルを,空間方向に対して非因果性モデルを用いることによって動画像のモデルを構成できる.各モデルの推定には「白色度の最小化」と「逐次直交法」をそれぞれ用いた.スペクトル分離の仮定の有利な点としては, ドリフト動画像に応用できることである.ドリフト動画像に対して空間フィルタを適用すれば, ドリフト速度に対応した時間座標に沿った時系列に分解されるので,時間軸に関してはARモデルの推定が可能となる.以上の手法により正しいモデルが得られることをシミュレーションによって確認した.一方実際の画像では時空間スペクトルの分離が成立するとは限らないので空間フィルタの出力は無相関な時系列にならない場合がある.そこでARモデルに空間方向のデータを繰り込んだ「拡張ARモデル」を用いた.拡張ARモデル推定のために, ARモデルに対する逐次直交法を修正した「準逐次直交法」を提案した.本手法をビデオより取り込んだ動画像に対して適用しスペクトル推定を行った.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-01-25
著者
-
小倉 久直
京都大学工学部電子通信工学教室
-
宮城 茂幸
京都大学工学研究科数理工学専攻
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高橋 信行
産業技術総合研究所
-
高橋 信行
滋賀県立大学国際教育センター
-
小倉 久直
京都大学工学部
-
宮城 茂幸
京都大学工学部電子工学科
-
高橋 信行
滋賀県立大・工
-
高橋 信行
公立はこだて未来大学システム情報科学
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