文献

J-GLOBAL ID：201702215661763937   整理番号：17A1528198

W4アルゴリズムとLBPモデルを組み合わせた移動目標検出手法【JST・京大機械翻訳】

Moving objects detection method based on combination of improved local binary pattern and W4 algorithm

著者 (2件)： Sun Kai (江南大学 物聯网工程学院,江蘇 无錫,214122) ,  Xie Linbai (江南大学 物聯网工程学院,江蘇 无錫,214122)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 53  号： 5  ページ： 187-191,201  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： 従来のW4背景モデルアルゴリズムは,移動目標の影を除去することができないので,影を除去する効果的な移動目標検出アルゴリズムを提案した。まず第一に,バックグラウンドの初期フレームを与え,従来のW4アルゴリズムを用いて,各ピクセルの最小グレー値,最大グレー値,および最大隣接フレーム間の差分値を計算した。第二に,各画素の最大値と最小グレー値を線形重みづけにより抽出した。次に,影の影響を改善することができる改良LBPテクスチャ特徴を結合することによって,類似の混合Gauss背景モデルの原理に基づいて,複数の移動目標検出背景モデルを抽出した。抽出したLBPテクスチャの種類を簡単に抽出し、計算量を減少させ、リアルタイム性の要求を満たす。実験結果は,提案したアルゴリズムが,同じ種類のアルゴリズムと比較して,移動目標検出に及ぼす影の影響をより効果的に除去することができて,リアルタイムの要求を満たすことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 重みづけ ,  計算量 ,  *アルゴリズム ,  画素 ,  線形性
準シソーラス用語： 実時間 ,  テクスチャ ,  テクスチャ特徴 ,  検出アルゴリズム ,  背景モデル ,  *移動目標 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： target detection ,  W4 algorithm ,  Gaussian mixture model ,  Local Binary Pattern(LBP)texture features ,  shadow

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： アルゴリズム ,  LBP ,  モデル ,  移動目標 ,  手法