線形システムに基づく動的背景のモデル化と移動対象検出への応用(卒論セッション(ポスター発表))
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概要
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動画像から移動対象物体を検出するためには,あらかじめ背景シーンの変動を学習しておく必要がある.本論文では,線形システムを用いて背景変動を線形な自己回帰モデルで表現する.精度の高いモデル化を行うため,提案手法では入力画像に対して平滑化を行い,解像度を粗くすることで予測誤差を低減させる.実験により,平滑化を行うことで予測誤差が低減され,高精度の対象検出が実現できることが示された.また,変動が小さく規則的な場合と,変動が大きく不規則な場合を比較すると,モデル化誤差を十分小さくするには後者のほうが解像度をより粗くする必要があることがわかった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-05-18
著者
-
松山 隆司
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻
-
松山 隆司
京都大学大学院 情報学研究科知能情報学専攻
-
波部 斉
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
波部 斉
京都大学大学院工学研究科
-
三井 健
京都大学大学院情報学研究科
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