グラフカットを用いた動画像からの自動移動物体抽出(一般セッション,クロスモーダル)
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概要
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近年,多くの画像処理の問題をエネルギー最小化問題に帰着し,最小グラフカット抽出アルゴリズムを用いて解く技術が注目されている.この技術の応用の一つに,静止画や動画像から,前景を背景と分離して抽出するインタラクティブセグメンテーションがある.しかし,インタラクティブセグメンテーションでは,前処理で前景と背景のseedを人間が手動で与える必要がある.そこで本研究では,固定カメラで撮影した動画像からの前景抽出を対象とし,seedを自動生成して自動的に動画像から移動物体を抽出する手法を提案する.具体的には,まず動画フレームからSIFT特徴点を抽出する.そしてSIFT特徴点を追跡して移動特徴点と静止特徴点に分類し,移動特徴点を前景seed,静止特徴点を背景seedとする.
- 2010-01-14
著者
-
古賀 久志
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
-
古賀 久志
(株)富士通研究所
-
松田 彰浩
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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