文献

J-GLOBAL ID：200902221361318518   整理番号：09A0216451

変換領域における正確かつ安定な前景セグメンテーションのための多重分解能Gauss混合モデル

Multiresolutional Gaussian Mixture Model for Precise and Stable Foreground Segmentation in Transform Domain

著者 (2件)： TEZUKA Hiroaki (Tokyo Metropolitan Univ., Hino-shi, JPN) ,  NISHITANI Takao (Tokyo Metropolitan Univ., Hino-shi, JPN)
資料名： IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers)  (IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： E92-A  号： 3  ページ： 772-778  発行年： 2009年03月01日 
JST資料番号： F0699C  ISSN： 0916-8508  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,正確かつ安定な前景セグメンテーションのための,多重分解能Gauss混合モデル(GMM)を述べる。このGMM方式に,Walsh変換(WT)領域で実行する,複数ブロックサイズGMMと計算効率の良い精から粗方式を新しく導入する。一連の可変サイズブロック型GMMを使用することにより,正確かつ安定な処理が実現される。この精から粗方式はWTスペクトルの性質に由来し,計算ステップ数を劇的に低減する。これに加え,提案した手法の総計算量は,元の画素型GMM手法の僅か10%以下しか必要としない。実験結果は,この手法が,光に対し暗い前景オブジェクト,大域的照明変動,雪深いシーンを含む多くの条件において,安定な性能を与えることを示す。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 景観 ,  セグメンテーション ,  画像処理 ,  *コンピュータビジョン ,  分解能 ,  Gauss模型 ,  Walsh変換 ,  ブロック建造 ,  計算量 ,  画素 ,  効率 ,  安定性 ,  照明条件 ,  計算機アルゴリズム ,  バックグラウンド ,  警報 ,  実験 ,  前景 ,  *画像セグメンテーション ,  計算効率 ,  誤警報 ,  評価実験 ,  多重解像度
準シソーラス用語： 多重分解能 ,  Gauss混合モデル

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (8件)：

• PICCARDI, M. Background subtraction techniques : A review. Proc. SMC'04. 2004, 3099-3104
• STAUFFER, C. Adaptive background mixture models for real-time tracking. Proc. CVPR'99. 1999, 246-252
• PARK, J. Hierarchical data structure for real-time background subtraction. Proc. ICIP'06. 2006, 1849-1852
• TOKIKURA, M. Development of foreground segmentation technique using hiearchical processing. Proc. 21st SIP Symposium of IEICE, 2006. 2006
• ZHU, J. A transform domain approach to real-time foreground segmentation in video sequences. Proc. ICASSP'05. 2005, 685-688

タイトルに関連する用語 (5件)： 変換領域 ,  前景 ,  セグメンテーション ,  多重分解能 ,  Gauss混合モデル