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J-GLOBAL ID：201202211464387453   整理番号：12A0956658

ベイズ背景,影,および前景モデルを組み合わせた拡張前景分割

Enhanced foreground segmentation and tracking combining Bayesian background, shadow and foreground modeling

著者 (3件)： GALLEGO Jaime (Univ. Politecnica de Catalunya (UPC), Dep. of Signal Theory and Communications, Barcelona, ESP) ,  PARDAS Montse (Univ. Politecnica de Catalunya (UPC), Dep. of Signal Theory and Communications, Barcelona, ESP) ,  HARO Gloria (Univ. Pompeu Fabra, Dep. of Information and Communications Technologies, Barcelona, ESP)
資料名： Pattern Recognition Letters  (Pattern Recognition Letters)
巻： 33  号： 12  ページ： 1558-1568  発行年： 2012年09月01日 
JST資料番号： H0913A  ISSN： 0167-8655  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： この論文では,著者らは,単眼静止カメラ列と,前景と背景の色が類似しているこれらの複雑な場面でも正しい前景の検出を実現する屋内シナリオのための,前景の分割・追跡システムを提示する。このシステムの作業フローは以下の主な3ステップに基づいている:最初に,前景検出が,ガウス画素色モデル化と影の除去により簡単な分割を実行する。次に,追跡ステップが,対象を特定し,拡張平均移動アルゴリズムを使ってそれらを追跡するために前景分割を使用する。最後に,拡張前景分割ステップが,ベイズフレームワークに定式化される。この目的のために,前景と影の候補は,確率的な前景と影のモデルを構成するのに使用される。ベイズフレームワークは,前景と影に対して,画素的カラー背景モデルを空間的カラーモデルに結合する。最後の分類は,グラフカットアルゴリズムを使用して実行される。追跡ステップは,確率モデルの正しいアップデートを可能にし,偽否定的および偽肯定的検出を低減させる前景分割を実現し,各場面の対象のロバストな分割と追跡を実現する。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： パターン認識 ,  *景観 ,  *セグメンテーション ,  *画像処理 ,  バックグラウンド ,  画像 ,  Bayes推定
準シソーラス用語： *前景 ,  *画像分割 ,  グラフカット ,  背景画像

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 背景 ,  影 ,  前景 ,  モデル ,  拡張 ,  前景分割