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J-GLOBAL ID：201702267175889864   整理番号：17A0058091

オンライン運動支援RPCAによるビデオ系列からの背景回復【Powered by NICT】

Background recovery from video sequences via online motion-assisted RPCA

著者 (4件)： Yang Jiaoru (School of Electronic Information Engineering, Tianjin University, Building 26-D, No. 92, Weijin Road, Nankai District, Tianjin 300072, China) ,  Yang Jingyu (School of Electronic Information Engineering, Tianjin University, Building 26-D, No. 92, Weijin Road, Nankai District, Tianjin 300072, China) ,  Yang Xuemeng (School of Electronic Information Engineering, Tianjin University, Building 26-D, No. 92, Weijin Road, Nankai District, Tianjin 300072, China) ,  Yue Huanjing (School of Electronic Information Engineering, Tianjin University, Building 26-D, No. 92, Weijin Road, Nankai District, Tianjin 300072, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： VCIP  ページ： 1-4  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： 背景モデリングは,ビデオ解析のための重要な技術である。運動情報により支援されたロバストな主成分分析(RPCA)は改善された背景回復性能を示したが,バッチモード定式化と実行による取扱い蒸煮ビデオの欠損に悩まされている。本論文では,ビデオ系列からの背景回復のためのオンライン運動支援ロバスト主成分分析(OMA RPCA)モデルを提案した。低品位近似のための固有のバッチモード核型ノルムを明示的に低ランク行列因数分解で置き換えた。オプティカルフロー法により抽出された動き情報を背景からの移動物体の分離を容易にするデータ項に組み込んだ。提案したモデルは,オンラインモードで交互最適化スキームによって効果的に解決した。実験結果は,提案した方法は,オンラインアプリケーションに低メモリコストとスケーラビリティを有する最先端レベル手法よりも性能的に優れていることを実証した。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： オプティカルフロー ,  主成分分析 ,  核型 ,  移動体 ,  定式化 ,  ノルム ,  最適化 ,  蒸煮 ,  ロバスト性 ,  近似法 ,  *録画装置
準シソーラス用語： 行列因数分解 ,  背景モデリング ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (7件)： オンライン ,  運動 ,  支援 ,  ビデオ ,  系列 ,  背景 ,  回復