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J-GLOBAL ID：201702250408167138   整理番号：17A0410812

空間-時間不変記述子による水検出【Powered by NICT】

Water detection through spatio-temporal invariant descriptors

著者 (5件)： Mettes Pascal (Department of Information and Computing Sciences, Utrecht University, Utrecht, the Netherlands) ,  Mettes Pascal (Intelligent Systems Lab Amsterdam, University of Amsterdam, Science Park 904, Amsterdam, the Netherlands) ,  Tan Robby T. (Department of Information and Computing Sciences, Utrecht University, Utrecht, the Netherlands) ,  Tan Robby T. (Multimedia Technology and Design Programme, SIM University, Singapore) ,  Veltkamp Remco C. (Department of Information and Computing Sciences, Utrecht University, Utrecht, the Netherlands)
資料名： Computer Vision and Image Understanding  (Computer Vision and Image Understanding)
巻： 154  ページ： 182-191  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0185A  ISSN： 1077-3142  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,ビデオの中の水を分割し,検出を目的とした。水検出は無人地上車両と無人自動車のようなビデオ検索,屋外監視,およびシステムのようなappllicationsに有益であった。が,特定の問題は,一般的なテクスチャ認識に比べて議論であった。ここでは,水のいくつかの運動特性を解析した。ビデオ前処理段階,水反射と水の色に対する不変性を増加することを述べた。第二に,著者らは,水の時間的および空間的特性を研究し,対応する局所記述子を導いた。記述子は水の存在を分類し局所的に使用され,二成分水検出マスクを局所分類の空間的-時間的Markov確率場正則化を通して生成される。第三に,著者らは,水と非水ビデオの数時間を含むビデオ水データベースは,筆者らのアルゴリズムを検証するために導入した。ビデオ水データベースとDynTexデータベース上での実験的評価は,提案したアルゴリズムの有効性を示し,動的テクスチャ認識と材料認識のための多重アルゴリズムより優れていた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  正則化 ,  *不変性 ,  多重化 ,  *統制索引語 ,  Fourier解析 ,  データベース ,  録画装置 ,  前処理
準シソーラス用語： Markov確率場 ,  ビデオ検索 ,  無人車 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 水検出 ,  空間-時間記述子 ,  Fourier解析 ,  Invariants ,  Markovランダム場

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 不変 ,  記述子 ,  水