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J-GLOBAL ID：201702267424942038   整理番号：17A1484962

並列マルチモーダル背景モデリング【Powered by NICT】

Parallel multi-modal background modeling

著者 (4件)： Bloisi Domenico D. (Sapienza University of Rome, Department of Computer, Control, and Management Engineering, via Ariosto, 25 00185 Rome, Italy) ,  Pennisi Andrea (Sapienza University of Rome, Department of Computer, Control, and Management Engineering, via Ariosto, 25 00185 Rome, Italy) ,  Pennisi Andrea (Vrije Universiteit Brussel (VUB), Department of Electronics and Informatics (ETRO), Pleinlaan 2 - B-1050 Brussel, Belgium) ,  Iocchi Luca (Sapienza University of Rome, Department of Computer, Control, and Management Engineering, via Ariosto, 25 00185 Rome, Italy)
資料名： Pattern Recognition Letters  (Pattern Recognition Letters)
巻： 96  ページ： 45-54  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0913A  ISSN： 0167-8655  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： 背景差分は,画像列における移動物体を検出するための広く使用されている技術である。しばしば背景減算手法は入力の配列の開始時に一つ以上の明確な(すなわち,前景物体なし)フレームの有用性を仮定している。しかし,この仮定は常には真でない,動的背景や混雑したシーンを扱う。本論文では,明確なフレームが利用できなくてもことである信頼性のある初期背景モデルを生成することができるマルチモーダル背景モデリング法の結果を提示した。提案したアルゴリズムは,HD画像の実時間で実行される。定量的実験は,14の公に入手可能な画像配列のセットの六個の異なる品質メトリックスを考慮に入れて行った。得られた結果は,いくつかの他の方法と比較して背景モデルを生成するのに高精度を実証した。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： 信頼性 ,  *多モード ,  コンピュータビジョン ,  品質 ,  移動体 ,  アルゴリズム ,  画像
準シソーラス用語： 高精度 ,  メトリックス ,  実時間 ,  背景モデル ,  前景 ,  画像列 ,  背景差分法 ,  *背景モデリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 背景減算 ,  背景モデリング ,  前景検出 ,  並列計算 ,  移動物体検出 ,  視覚的監視

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 (2件)： マルチモーダル ,  背景モデリング