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J-GLOBAL ID：201002214938146155   整理番号：10A1247799

空間-時間コンテキスト語の使用による映像中の物体とその位置の発見

Discovering objects and their location in videos using spatial-temporal context words

著者 (4件)： SUN Hao (National Univ. Defense Technol., Hunan, CHN) ,  WANG Cheng (Xiamen Univ., Fujian, CHN) ,  WANG Boliang (Xiamen Univ., Fujian, CHN) ,  EL-SHEIMY Naser (Univ. Calgary, Alberta, CAN)
資料名： Optical Engineering  (Optical Engineering)
巻： 49  号： 9  ページ： 097003.1-097003.9  発行年： 2010年09月 
JST資料番号： B0577B  ISSN： 0091-3286  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 移動カメラの映像中の物体とその位置を発見するための新規の教師なし学習アルゴリズムを提示した。このアルゴリズムでは,物体認識と位置決めに対して,フレームを横切る局所パッチの外観整合性と空間構成一致性の両方を利用した。本稿では,空間コンテキストと時間コンテキストの同時生成のための結合方式を提示した。生成した空間-時間コンテキスト語を用いて,局所映像パッチを抽出し記述した。ついで,一連の空間-時間コンテキスト語の表現を用いて動的主題モデルを取り込み,映像シーケンス中の物体カテゴリモデルを学習した。提案のモデルによって単一映像中の多数の物体をカテゴリ化し位置づけした。また,動的フレームワークにおいて物体の情景への多数回の出入りの効率的取扱いを可能とした。CamVidデータセットとVISATTMデータセットについての実験結果から,提案方法の有効性とロバスト性を実証した。

シソーラス用語： 画像処理 ,  *物体認識 ,  *位置決め ,  教師なし学習 ,  文脈 ,  コンシステンシー【計算機】 ,  文脈依存文法 ,  分類 ,  空間構成 ,  ロバスト性 ,  語彙 ,  *学習アルゴリズム
準シソーラス用語： カテゴリー化 ,  コンテクスト ,  位置同定 ,  映像処理

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： コンテキスト ,  映像 ,  物体 ,  発見