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J-GLOBAL ID：201702241534986944   整理番号：17A0214639

ピクセルクラスタリングに基づく背景減算【Powered by NICT】

Background subtraction based on pixel clustering

著者 (6件)： Zhang Yanghong (Guangzhou Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Guangzhou, Guangdong Province, China) ,  He Qing (Guangzhou Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Guangzhou, Guangdong Province, China) ,  Wang Haibin (Jining Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Jining, Shandong Province, China) ,  Guan Guan (Guangzhou Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Guangzhou, Guangdong Province, China) ,  Xu Tao (Guangzhou Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Guangzhou, Guangdong Province, China) ,  Chen Haodong (Guangzhou Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Guangzhou, Guangdong Province, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IEEE ICIA 2016  ページ： 1496-1500  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ビデオシーケンスにおける動きの検出は,高レベル分析と応用の基礎である。ViBeを提案した後,現在の主流検出アルゴリズムは前景/背景セグメンテーションのための背景モデルを構築するためにピクセルレベルに基づいている。この種アルゴリズムの影響を,本論文では,近似正確な背景モデルを構築するための時空間ベースアルゴリズムを提案した。固定しきい値を用いた検出アルゴリズムのほとんど差は画素の類似性を判断するために,本論文では,カラークラスタリングの特性類似性を動的に決定するためを採用した。2012変化検出データセットに関する実験結果は,このアルゴリズムが最先端技術アルゴリズムよりも優れていることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 画素 ,  類似性 ,  アルゴリズム ,  セグメンテーション ,  近似法 ,  *減算
準シソーラス用語： 最先端技術 ,  変化検出 ,  背景モデル ,  前景 ,  検出アルゴリズム ,  ビデオシーケンス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： ピクセル ,  クラスタリング ,  背景減算