高速なParzen推定を用いた動的背景モデルによる映像からの物体検出

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概要

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• We propose the use of a fast algorithm for estimating background models. This algorithm makes use of Parzen density estimation in non-stationary scenes. Each pixel has a probability density function this is used to approximate the value of pixels observed in a video sequence. Estimating this function quickly and accurately is important. In our approach, the probability density function is partially updated within the range of a window function based on the value observed. The model quickly adapts to changes in the scene and foreground objects can be robustly detected. Several experiments show the effectiveness of our approach.

• 社団法人映像情報メディア学会の論文
• 2008-12-01

著者

• 田中 達也

  Kyushu University

• 有田 大作

  Institute of Systems, Information Technologies and Nanotechnologies

• 有田 大作

  Institute Of Systems Information Technologies And Nanotechnologies

• 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

• 冨浦 洋一

  九州大学大学院システム情報科学研究院

• 冨浦 洋一

  九州大学

• 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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