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J-GLOBAL ID：201702282485506502   整理番号：17A0073241

フレーム間差分法に基づく動特性のクラスタリング解析【JST・京大機械翻訳】

Clustering analysis of moving objects characteristic velocity based on inter-frame difference method

著者 (3件)： Zhang Chengwei (School of Management & Economics,Dalian University of Technology) ,  Hao Xutong (School of Management & Economics,Dalian University of Technology) ,  Guo Yirong (School of Management & Economics,Dalian University of Technology)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 33  号： 10  ページ： 3151-3155  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 知的ビデオ監視における移動体の迅速,正確な検出および認識の問題を解決するために,運動物体の特徴速度に基づく認識体の検出およびその意味的意味を理解するためのアルゴリズムを提案した。本方法は,相対的フレーム間差分法に基づき,前処理後の二値斑塊画像のラベリングによって,パッチの画素長さを,特性速度として計算し,そして,プラーク特性の速度に従って,クラスタ分析を行った。移動物体の特徴速度の意味論的解読と運動物体の検出と認識を,プラーク特性の速度から得た。実験結果は,パッチの特性速度が移動体の検出を実現するだけではなく,クラスタ分析によって正確に物体特性の意味論的解読を得ることができることを示した。特徴と速度のクラスタ分析法を用いて,移動体の検出と認識を実現し,他の統計的アルゴリズムと比較して,このアルゴリズムは効率的で,インテリジェントカメラの組込み開発に便利である。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 前処理 ,  プラーク ,  画像 ,  クラスタ分析 ,  移動体 ,  ラベリング ,  意味論 ,  アルゴリズム ,  画素 ,  *クラスタ化
準シソーラス用語： 解読 ,  ビデオ監視 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： frame difference method ,  cluster analysis of mode ,  moving objects’ characteristic velocity ,  intelligent video surveillance

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 (4件)： フレーム間差分 ,  動特性 ,  クラスタリング ,  解析