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J-GLOBAL ID：201702222012935462   整理番号：17A1529738

CV-GACモデルとグラフカット最適化の移動目標検出と分割【JST・京大機械翻訳】

Detecting and Segmenting Moving Object Using CV-GAC Model with Graph Cut Optimization

著者 (4件)： Song Lin (西北工業大学机電学院,西安,710072) ,  Gao Mantun (西北工業大学机電学院,西安,710072) ,  Wang Sanmin (西北工業大学机電学院,西安,710072) ,  Wang Shuxia (西北工業大学机電学院,西安,710072)
資料名： Jixie Kexue yu Jishu  (Jixie Kexue yu Jishu)
巻： 36  号： 1  ページ： 102-107  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2050A  ISSN： 1003-8728  CODEN： JKJIE6  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： ビデオ画像シーケンスにおける移動目標のセグメンテーションの問題を解決するために,本論文は,測地線のレベル集合モデル(CV-GAC)とグラフカット最適化を組み合わせたアルゴリズムを提案した。Gauss混合モデルと背景差分法を用いて,運動領域における初期の曲線の輪郭を自動的に設定し,運動領域の数学的モルフォロジー演算を行い,融合測地線のレベル集合モデルを用いて,目標のトポロジー変化を適応的に処理し,エネルギー関数の最適化を図により行った。実験結果により,他の従来の方法と比較して,移動目標のセグメンテーション時間を短縮し,そして,移動目標の動的輪郭を,正確かつ迅速に抽出することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測地線 ,  *最適化 ,  アルゴリズム ,  演算 ,  セグメンテーション
準シソーラス用語： 動的輪郭 ,  エネルギー関数 ,  トポロジー変化 ,  数学的モルフォロジー ,  背景差分法 ,  Gauss混合モデル ,  レベルセット法 ,  画像列 ,  *移動目標 ,  *グラフカット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： object tracking ,  geodesic active contour ,  geodesic level set model ,  moving object ,  graph cut optimization

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： モデル ,  グラフカット ,  最適化 ,  移動目標