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J-GLOBAL ID：201702258887469837   整理番号：17A1771801

監視とビデオデータベースのための高速シーン解析【Powered by NICT】

Fast scene analysis for surveillance & video databases

著者 (3件)： Javanbakhti Solmaz (Eindhoven University of Technology, 5612 AZ Eindhoven, Netherlands) ,  Zinger Sveta (Eindhoven University of Technology, 5612 AZ Eindhoven, Netherlands) ,  De With Peter H. N. (Eindhoven University of Technology, 5612 AZ Eindhoven, Netherlands)
資料名： IEEE Transactions on Consumer Electronics  (IEEE Transactions on Consumer Electronics)
巻： 63  号： 3  ページ： 325-333  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0219A  ISSN： 0098-3063  CODEN： ITCEDA  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： プロ/消費者領域では,広く,高速領域解析による迅速探索を容易にする,ビデオコンテンツの適応を提供するために適用したビデオデータベース。リアルタイムかつコスト効率の良い実現のためには,高精度と低計算複雑性を持つアルゴリズムを開発することが重要である。本論文では,意味的領域ラベリングと顕著領域検出のための新しく開発された方法の精度と計算の複雑さ,ビデオからの空間文脈情報の抽出を目指した,を解析した。両方のアルゴリズムは,それらの天然DSP計算とメモリ使用量で分析し,それらの実用的な実現可能性を証明した。分析した意味的領域ラベリングアプローチでは,色とテクスチャ特徴は,それらの関連した垂直画像位置と組み合わせた重要な領域を標識した。顕著領域検出手法では,離散コサイン変換(DCT)を採用し,信号エネルギーのコンパクトな表現を提供し,計算は低コストで実行できるからである。技術は二--複合体監視ユースケースに適用し,港湾領域を移動する船と交通監視ビデオにおける移動車,サーベイランスビデオにおけるシーン理解を改善した。結果によれば,本空間文脈情報法は精度において22%までの利得をもつ他の手法よりも性能的に優れて定量的かつ定性的に示し,数倍低い複雑さで動作する。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： 船舶 ,  アルゴリズム ,  ラベリング ,  *高速度 ,  消費者 ,  画像 ,  記憶装置 ,  利得 ,  DCT【変換】 ,  *録画装置 ,  計算量
準シソーラス用語： 複雑性 ,  シーン理解 ,  文脈情報 ,  映像コンテンツ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： ビデオデータベース ,  シーン ,  解析