事例ベース背景モデルの性能評価(一般セッション,時系列パターン認識)
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概要
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物体検出の基盤技術として利用される背景モデルは,高性能化,低コスト化を目標とした様々な構築手法が提案されてきた.一般に,高性能化と低コスト化はトレードオフの関係にあるためその両立は困難である.事例ベース背景モデルは,この問題に対するブレークスルーとして提案されている.混合ガウス分布などを利用した従来の統計的背景モデルに事例化の枠組みを導入することで,低コスト化及び高性能化を同時に実現する.本稿では,様々な環境変動が起こるシーンを利用して事例ベース背景モデルの性能を緻密に評価した結果を報告する.具体的には,事例化の際の特徴選択法,背景差分院能,メモリコスト,計算コストの関係を分析することで,事例ベース背景モデルのユースケースを考察する.
- 2012-02-02
著者
-
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
-
長原 一
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
長原 一
山口大学工学部電気電子工学科
-
島田 敬士
九州大学 大学院システム情報科学研究院
-
野中 陽介
九州大学工学部電気情報工学科
-
野中 陽介
九州大学大学院システム情報科学府
-
谷口 倫一郎
九州大学大学院システム情報科学府
-
島田 敬士
九州大学大学院システム情報科学府
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