高性能かつ低コストな背景モデル構築のための事例ベース背景モデリング(画像認識,コンピュータビジョン,学生論文特集秀逸論文,<特集>学生論文)
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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.この問題に対するブレークスルーとして,我々は事例ベース背景モデルを提案する.各画素でモデルを保持していた従来の統計的背景モデルに対し,本手法は必要数だけのモデルを保持する.また,モデル選択に利用する特徴量に時空間情報を含めることで,検出性能の向上を図る.本論文では提案手法のフレームワークを述べ,更にその性能を緻密に評価した結果を報告する.様々な環境変動が起こるシーンを利用して背景差分性能,メモリコスト,計算コストの関係を分析した結果,多くのシーンに対して,従来法よりも高い検出精度をより低いコストで実現できることが確認された.
- 2013-03-01
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
-
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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