照明条件変動下での物体検出:テクスチャを考慮した確率 的背景モデル
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概要
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本稿では,確率的背景モデルと,局所的なテクスチャを考慮した背景モデルを組み合わせた動的背景モデルの構築アルゴリズムについて述べる.確率的背景モデルの推定にはParzen 推定を利用し,その更新方法を工夫することで,高速かつ高精度に背景モデルの更新および対象物体の検出を行うことができる.一方で,テクスチャを考慮した背景モデルにはRadial Reach Filter(RRF) を利用している.これは,入力画像と背景画像において,明度変化の影響を抑えつつ,画素単位の分解能で局所的なテクスチャの類似性を評価する手法であり,照明変化に頑健に対象物体の検出を行うことができる.これらふたつの手法により得られた対象検出結果を統合することで,照明変化に頑健かつ高精度に対象物体を検出できる.実験の結果,実画像に対する提案手法の有効性が示された.
著者
-
田中 達也
Kyushu University
-
島田 敬士
Institute of Systems, Information Technologies and Nanotechnologies
-
有田 大作
Institute of Systems, Information Technologies and Nanotechnologies
-
谷口 倫一郎
Institute of Systems, Information Technologies and Nanotechnologies
-
有田 大作
Institute Of Systems Information Technologies And Nanotechnologies
-
島田 敬士
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
谷口 倫一郎
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
谷口 倫一郎
Institute Of Systems Information Technologies And Nanotechnologies
-
Arita Daisaku
Department Of Clinical Oncology Institute Of Development Aging And Cancer Tohoku University
-
島田 敬士
九州大学 大学院システム情報科学研究院
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