頻出グラフマイニングを利用した動画像解析(データマイニング)
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概要
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頻出グラフマイニングとは,大量のグラフから頻出するグラフパターンを有用な知識として抽出する手法である.SUBDUEは頻出グラフマイニングアルゴリズムとして知られており,MDL(Minimum Description Length)原理に基づいた評価式を用いて,頻出グラフパターンを発見する.本論文では,SUBDUEの新しいアプリケーションとして,SUBDUEを動画像解析に適用することを試みる.特に,監視カメラ映像のようなカメラの前を移動物体が通過する動画像から,SUBDUEを用いて背景除去する手法を提案する.このような動画では移動物体の通過前後に背景のみのビデオフレームが十分存在するため,背景を評価値が高い頻出グラフパターンとして抽出できる.具体的には,まず,ビデオフレームを領域分割し,各領域を節点,各領域間の隣接関係を辺とする領域隣接グラフとして表現する.次に,背景を評価値の高い頻出部分グラフとして取り出す.最後に,各フレームを表すグラフから背景を表すグラフを除去して,背景除去を行う.グラフのノードは領域を表すので,提案手法は画素単位ではなく領域単位の背景除去となる.したがって,提案手法ではグラフの構造が変化しない範囲であれば,カメラが動いても背景除去可能である.更に,背景のみのビデオフレーム数が少なくても背景の評価値が高くなるように評価式の変更も行った.
- 2010-02-01
著者
-
辻 智和
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
古賀 久志
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
横山 貴紀
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
渡辺 俊典
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
横山 貴紀
電気通信大学
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古賀 久志
(株)富士通研究所
-
古賀 久志
電気通信大学大学院情報システム学研究所情報システム設計学専攻
-
渡辺 俊典
電気通信大学
-
渡辺 俊典
電気通信大学 情報システム学研究科
-
古賀 久志
電気通信大学 大学院 情報システム学研究科
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