文献

J-GLOBAL ID：201402229113956827   整理番号：14A0273472

超高速分解能フリー追跡システムを使った前景オブジェクト検出器用の実時間微細化手法

Real-Time Refinement Method for Foreground Objects Detectors Using Super Fast Resolution-Free Tracking System

著者 (2件)： BEAUGENDRE Axel (Waseda Univ.) ,  GOTO Satoshi (Waseda Univ.)
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： E97-A  号： 2  ページ： 520-529 (J-STAGE)  発行年： 2014年 
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： 動いているオブジェクト又はもっと一般的な前景オブジェクトは,コンピュータビジョンの分野で画素に次ぐ最も簡単なオブジェクトである。実際に,動いているオブジェクトは,2対の座標又は1対の座標と大きさの僅か4個の整数で定義できる。固定したカメラシーンで,動いているオブジェクト(又は,ブロブ)は全く容易に抽出できるが,若しブロブが残っている背景雑音又は単一目標に対応しているか,若し全ての目標が融合した結果単一のブロブに成るほどお互いに近接し過ぎているほどに多くの目標の間にオクルージョンがあれば,それらを取り出す手法を語ることはできない。本稿では,付加情報用の追跡システムを使って,シーン上の多くのブロブのような目標を得る目的で,動いているオブジェクトを微細化する新しい手法を提案した。ブロブ上に1つ以上の追跡者があるときには,ブロブが追跡者の近傍にあるかどうかを知ることは,雑音ブロブを除去し,残りを維持し,オクルージョンを扱うことを可能にする。結果は,微細化が,雑音ブロブから良いブロブを分類し,動いているオブジェクトをベースにした追跡を行うに十分な精度のある効率的なツールであることを示した。追跡過程はUHDTVシーケンス用の20000fpsの速度を達成できる分解能フリーシステムである。微細化過程自体は困難な状況の中で,実時間で2000fpsを超す処理をする。雑音除去及びビデオの分解能から微細化追跡システムの独立性の実情を示すために,別の試験を提示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： トラッキング装置 ,  *検出 ,  *精密化 ,  *実時間処理 ,  技術 ,  HDTV ,  画像補正 ,  *物体検出
準シソーラス用語： *オブジェクト検出 ,  ブロブ ,  画像雑音除去 ,  追跡システム ,  *微細化

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (16件)：

• [1] Y. Shishikui, Y. Fujita, and K. Kubota, “Super hi-vision — The star of the show!,” EBU Technical Review, 2009.
• [2] A. Beaugendre, C. Zhang, J. Xu, and S. Goto, “Enhanced moving object detection using tracking system for video surveillance purposes,” 2012 IEEE Visual Commun. Image Process. (VCIP), pp.1-6, 2012.
• [3] T. Horprasert, D. Hardwood, and L. Davis, “A statistical approach for real-time robust background subtraction and shadow detection,” IEEE Frame-Rate Appl. Workshop, pp.1-19, 1999.
• [4] C. Stauffer and W. Grimson, “Adaptive background mixture models for real-time tracking,” IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 1999.
• [5] K. Kim, T. Chalidabhonse, D. Hardwood, and L. Davis, “Real-time foreground segmentation using codebook model,” Elsevier Real-Time Timaging, vol.11, pp.167-256, June 2005.

タイトルに関連する用語 (7件)： 分解能 ,  追跡システム ,  前景 ,  オブジェクト検出 ,  実時間 ,  微細化 ,  手法