ノンパラメトリックな動的背景・影モデルに基づいた映像からの物体抽出(卒論セッション)
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概要
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本稿では,確率密度関数をノンパラメトリックに推定する方法のひとつであるParzen推定を利用した高速な動的背景モデル構築アルゴリズムについて述べる.動的背景モデル構築では画素単位で画素値の変化を確率密度関数で近似する方法が一般的であり,その近似を高速かつ精度良く行うことが重要である.提案手法では,新たな観測画素値を基準にその周辺の確率密度のみを局所的に更新することで,背景モデルの更新に必要な処理時間を大幅に短縮している.実験では,混合ガウス分布を利用したセミパラメトリックな手法に比べ,高速かつ高精度に背景モデルの更新および対象物体の抽出を行えることが確認できた.また,背景モデルを影モデルへ応用することで,背景差分によって得られた画像から物体によってできた影領域を正確に除去することができた.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2007-05-14
著者
-
田中 達也
Kyushu University
-
田中 達也
九州大学大学院システム情報科学府
-
島田 敬士
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
有田 大作
財団法人九州先端科学技術研究所
-
谷口 倫一郎
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
Arita Daisaku
Department Of Clinical Oncology Institute Of Development Aging And Cancer Tohoku University
-
谷口 倫一郎
九州大学大学院システム情報科学府
-
島田 敬士
九州大学大学院システム情報科学府
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