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J-GLOBAL ID：201702218638416291   整理番号：17A0020589

EBSCam:ユビキタスコンピューティングのための背景減算【Powered by NICT】

EBSCam: Background Subtraction for Ubiquitous Computing

著者 (3件)： Khan Muhammad Umar Karim (Department of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, South Korea) ,  Khan Asim (Department of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, South Korea) ,  Kyung Chong-Min (Department of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, South Korea)
資料名： IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems  (IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems)
巻： 25  号： 1  ページ： 35-47  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0516A  ISSN： 1063-8210  CODEN： ITCOB4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景減算(BS)は,シーンの中の移動物体を検出するための重要なマシンビジョン方式である。スマートカメラの出現により,BSの埋め込まれた実装は常に増えつづける応用を見出した。本論文では,スマートカメラのための効率的なBSは(EBSCam)と呼ばれる新しいBS方式を提案した。EBSCamを推定背景モデルの変化,推定値の分散を抑制する閾値,標準BS方式と比較して比肩可能な性能をもたらした。EBSCamの誤った分類の比率はFPGA実装におけるGauss混合モデル(GMM)(10.97%)とピクセルベース適応分割(PBAS)(4.66%)アルゴリズムのそれよりも低かった。EBSCamのメモリ帯域幅要求はGMM,ViBe,PBASアルゴリズムの最新のFPGA実装よりも6.66%,41.36%,および90.48%低いであった。EBSCamはGMM(by 43.3%),ViBe(by 118.6%),PBAS(by 144.8%)方式のFPGA実装と比較してまで有意な速度を達成した。同様に,EBSCamのエネルギー消費はGMMとPBASと比較して80.56%と99.9%以下であった。要約すると,精度,速度,エネルギー消費,組み合わせEBSCamの利点は,それが埋め込まれた応用に特に適している。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *減算 ,  エネルギー消費 ,  アルゴリズム ,  移動体 ,  推定量 ,  記憶装置 ,  *ユビキタスコンピューティング ,  帯域幅
準シソーラス用語： Gauss混合モデル ,  FPGA実装 ,  背景モデル ,  スマートカメラ ,  マシンビジョン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 半導体集積回路  (NC03162T)

タイトルに関連する用語 (2件)： ユビキタスコンピューティング ,  背景減算