統計的リーチ特徴法に基づくロバスト背景差分(追跡・位置合わせ,第12回画像の認識・理解シンポジウム推薦論文,<特集>画像の認識・理解論文)
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概要
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画像群中から外乱にロバストな統計的特徴を抽出する統計的リーチ特徴(SRF)法を新たに提案し,これに基づいて,照明変動や木々の揺れなど空間的・時間的な外乱があってもロバストに前景を抽出することができる背景差分法を提案する.外乱に対して頑健で安定な特徴を画像群中から抽出するための方法は,様々な画像応用システムの性能を左右する重要な要素技術である.SRF法では,画像群中において明度の大小関係が一貫して安定に保たれる点対を統計的な基準に従って選択し,その保存性に着目するメカニズムにより画像群中に安定して存在する特徴を抽出する.本論文では,SRF法の定義について述べたあと,背景差分への応用について検討を行う.そこにおいては,SRF法の頑健な性質によって極端な照明条件の変化などを含む場合であっても,安定に背景の分離が可能となることを示す.
- 2009-08-01
著者
-
坂上 勝彦
産業技術総合研究所
-
佐藤 雄隆
産業技術総合研究所情報技術研究部門
-
尾崎 竜史
産業技術総合研究所情報技術研究部門
-
佐藤 雄隆
独立行政法人産業技術総合研究所情報技術研究部門
-
岩田 健司
産業技術総合研究所
-
坂上 勝彦
産業技術総合研
-
坂上 勝彦
産総研知能システム研究部門
-
坂上 勝彦
産業技術総合研究所 知能システム研究部門
-
坂上 勝彦
電総研・パターン情報部
-
尾崎 竜史
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
佐藤 雄隆
産業技術総合研究所
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