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J-GLOBAL ID：201702224444239191   整理番号：17A1528197

動的背景の下での空間的特性は,著しく移動目標を検出することができた。【JST・京大機械翻訳】

Spatiotemporal salient moving object detection in dynamic back-groun d

著者 (4件)： Zhao Yanxi (昆明理工大学 信息工程与自動化学院,昆明,650500) ,  Shang Zhenhong (昆明理工大学 信息工程与自動化学院,昆明,650500) ,  Liu Hui (昆明理工大学 信息工程与自動化学院,昆明,650500) ,  Li Runxin (昆明理工大学 信息工程与自動化学院,昆明,650500)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 53  号： 5  ページ： 170-175,180  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： 配列画像から変化領域を抽出することは運動検出の主要な作用であり、動的背景の干渉は検出結果に深刻な影響を与え、有効性運動の検出は困難な仕事になる。静止画像の顕著性検出により,新しい移動目標検出法を提案し,ボトムアップとトップダウンの視覚計算モデルを組み合わせて,画像の時空的有意性を得た。最初に,ビデオシーケンスにおける空間的有意性を検出して,次に,時間的次元を加えて,改良三フレーム差分アルゴリズムを用いて,移動目標の時間的有意性を獲得し,そして,顕著な目標の検出角度を,静止画像から時空的に著しい移動目標に変換した。実験と解析の結果を示した。新しい方法は,カメラのスロッシングのような動的背景において,時間と空間の両方における顕著な移動目標を正確に検出することができ,高いロバスト性を持つ。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 動き検出 ,  スロッシング ,  *静止画像 ,  ロバスト性 ,  視覚 ,  アルゴリズム ,  検出法 ,  計算モデル ,  カメラ ,  画像
準シソーラス用語： ビデオシーケンス ,  トップダウン ,  ボトムアップ ,  配列イメージング ,  *移動目標 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： saliency ,  moving object ,  detection ,  three-frame difference ,  dynamic background

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 背景 ,  移動目標