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J-GLOBAL ID：201002297652980770   整理番号：10A0926454

ステレオビジョンによる複数物体の検出とトラッキング

Multi-object detection and tracking by stereo vision

著者 (5件)： CAI Ling (The Dep. of Automation, Shanghai Jiao Tong Univ., Shanghai 200340, CHN) ,  HE Lei (The National Library of Medicine, National Institutes of Health, Bethesda, MD 20894, USA) ,  XU Yiren (The Dep. of Automation, Shanghai Jiao Tong Univ., Shanghai 200340, CHN) ,  ZHAO Yuming (The Dep. of Automation, Shanghai Jiao Tong Univ., Shanghai 200340, CHN) ,  YANG Xin (The Dep. of Automation, Shanghai Jiao Tong Univ., Shanghai 200340, CHN)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 43  号： 12  ページ： 4028-4041  発行年： 2010年12月 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 監視システムにおける複数物体の検出とトラッキングのための,新しいステレオビジョンベースのモデルを示した。既存の多くの単眼カメラベースのシステムとは異なって,このモデルではステレオビジョンシステムを構築し,照明変動,影の干渉や物体の隠蔽の問題を克服した。各フレームにおいて,カメラ座標系で特徴点のスパースな集合を同定し,つぎにこれを2D地盤面に投影した。平面上の高さの値と位置に従って投影点をグルーピングするために,カーネルベースのクラスタリングアルゴリズムを提案した。クラスタを生成することにより,オンライン多物体検出とトラッキングのために監視シーンの中の物体の数,位置と方向を決定できる。複雑なシーンの屋内および屋外応用の二つの実験により,このシステムの長所を示した。Copyright 2010 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *立体視 ,  *検出 ,  *追跡 ,  監視装置 ,  データモデル ,  照明条件 ,  影効果 ,  オクルージョン ,  クラスタ化 ,  パラメータ推定 ,  オンライン処理 ,  実証実験
準シソーラス用語： *物体検出 ,  カーネル密度

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： ステレオビジョン ,  物体 ,  トラッキング