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J-GLOBAL ID：201202290504183349   整理番号：12A1144722

多放射状比例フィルタを用いた背景除去

Background Subtraction Using Multiradial Proportion Filter

著者 (4件)： MIYAMORI Shinya (Ritsumeikan Univ., Shiga, JPN) ,  SAITO Kazunori (Ritsumeikan Univ., Shiga, JPN) ,  FUKUMIZU Yohei (Ritsumeikan Univ., Shiga, JPN) ,  YAMAUCHI Hironori (Ritsumeikan Univ., Shiga, JPN)
資料名： Journal of Signal Processing  (Journal of Signal Processing)
巻： 16  号： 4  ページ： 339-342  発行年： 2012年07月 
JST資料番号： L3235A  ISSN： 1342-6230  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 筆者らは照明変動に関してGauss混合モデル(GMM)と比較してBP-RRC(双極-放射リーチ相関)がより効果的な背景モデルである事を検証した。そこで,本論文において,画像系列から移動オブジェクトを検出するための放射状線上の正及び負の比例を用いた新しい多放射状比例フィルタ(MRPF)を提案した。幾つかの背景モデルを適応的に更新する事によってMRPFは様々な背景シーンに対応できる。GMM及びBP-RRCとの性能比較は,MRPFが非静的背景及び照明変動においてより高いロバスト性を与える事を示した。

シソーラス用語： *画像処理 ,  *放射状 ,  *フィルタ ,  Gauss模型 ,  経時変化 ,  ロバスト性 ,  適応 ,  アルゴリズム ,  適応アルゴリズム
準シソーラス用語： Gauss混合モデル ,  照明変動 ,  *背景除去 ,  *比例フィルタ

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  統計学  (AB08000H)

引用文献 (9件)：

• [1] I. Haritaoglu, D. Harwood and L. S. Davis: W4: Who? When? Where? What? A real time system for detecting and tracking people, Proc. 3rd IEEE Int'l. Conf. Autom. Face and Gesture Recog., pp. 222-227, 1998.
• [2] P. L. Rosin: Thresholding for change detection, Proc. IEEE 6th Int'l. Conf. Comput. Vision, pp. 274-279, 1998.
• [3] C. Stauffer and W. E. L. Grimson: Adaptive back- ground mixture models for real-time tracking, Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vision and Pattern Recog., pp. 2246-2252, 1999.
• [4] D. Lee: Effective Gaussian mixture learning for video background subtraction, IEEE Trans. Pattern Analy. Mach. Intel, pp. 827-832, 2005.
• [5] D. Koller, J. Weber, T. Huang, J. Malik, G. Ogasawara, B. Rao and S. Russell: Towards robust automatic traffic scene analysis in realtime, Proc. 33rd IEEEConf. Decision and Contr., vol. 4, pp. 126-131, 1994.

タイトルに関連する用語 (3件)： 放射状 ,  比例 ,  背景除去