動的背景の学習による未知物体領域の実時間抽出法(画像認識,コンピュータビジョン)
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概要
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コンピュータビジョンにおいて,画像中の処理対象領域を抽出する手段として背景差分法が広く用いられている.背景差分法は,あらかじめ背景となる画像を取得しておき入力画像との差分を求めることにより,背景から大きく変化した領域を処理対象領域として抽出する手法であるため,背景の変化に対応することが難しい.これに対応する手段として背景画像の更新によるものが多く提案されているが,一定の条件を満たせば新規物体を背景画像の一部と自由に置き換えられるため,背景の確からしさを保証できない.そこで本論文では固有空間を用いて動的背景の画像列を学習し,学習段階に存在しなかった未知物体領域を実時間で抽出する手法を提案する.提案手法は単純な固有空間への投影と逆投影によって構成されるが,従来手法であるBPLPによる解へ収束することを示した.また,未知物体領域と背景画像を同時推定する場合,従来手法より高速かつ高精度に推定することができる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-04-01
著者
-
日浦 慎作
大阪大学大学院基礎工学研究科システム創成専攻
-
佐藤 宏介
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
川端 聡
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
日浦 慎作
広島市立大学情報科学研究科
-
佐藤 宏介
大阪大学大学院
-
日浦 慎作
大阪大学大学院基礎工学研究科
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