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J-GLOBAL ID：201602258296449664   整理番号：16A0317742

ローカル連合特徴に基づく改良された移動物体検出アルゴリズム【Powered by NICT】

Improved moving object detection algorithm based on local united feature

著者 (3件)： Wang Shunfei (Coll. of Astronautics,Nanjing Univ. of Aeronautics and Astronautics, Nanjing) ,  Yan Junhua (Coll. of Astronautics,Nanjing Univ. of Aeronautics and Astronautics, Nanjing) ,  Wang Zhigang (Coll. of Astronautics,Nanjing Univ. of Aeronautics and Astronautics, Nanjing)
資料名： Yiqi Yibiao Xuebao  (Yiqi Yibiao Xuebao)
巻： 36  号： 10  ページ： 2241-2248  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2448A  ISSN： 0254-3087  CODEN： YYXUDY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 背景差分は,移動物体検出のためのマシンビジョンにおける最も一般的に使用される方法である。伝統的な単一特徴アルゴリズムの検出精度は高くないと複数の特徴検出アルゴリズムの実時間性能は複雑なシーンでの悪いことが問題を目指して,本論文で提案したローカル連合特徴に基づく改善された物体検出法である。方法は,テクスチャ,色および場所の特徴を組み合わせた:ローカル連合特徴のためのGauss混合モデリングを行う;学習と更新を行う多重決定を採用した。影と照明変化の影響に抵抗するだけでなく,計算量を低減するために,(局所二値パターン(LBP)演算子を修正した。実験室局所色特徴はテクスチャの欠如の場合を扱うのに良い性能を示した。一方,位置特徴は情景ジッタの影響を軽減することができる。実験結果は,提案したアルゴリズムが上記の影響下での標的を正確に検出できることを示した;検出結果は,様々な検出データセットの上でより高い精度とロバスト性を示す;さらに,このアルゴリズムは,実時間性を達成する基本的に。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ジッタ ,  計算量 ,  *移動体 ,  ロバスト性 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： データセット ,  色特徴 ,  照明変化 ,  テクスチャ ,  *物体検出 ,  実時間 ,  検出精度 ,  マシンビジョン ,  背景差分法 ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 移動物体 ,  検出アルゴリズム