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J-GLOBAL ID：201702272399184445   整理番号：17A1747117

動的シーンにおける移動検出の改良方法【JST・京大機械翻訳】

Improvement Method of Motion Detection in Dynamic Scenes

著者 (3件)： Liu Min (湖北工業大学太陽能高效利用湖北省協同創新中心,武漢,430068) ,  Wu Minghu (湖北工業大学太陽能高效利用湖北省協同創新中心,武漢,430068) ,  Wang Juan (湖北工業大学太陽能高效利用湖北省協同創新中心,武漢,430068)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 43  号： 5  ページ： 290-293  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  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： 動的シーンにおける移動検出の誤警報率が高いという問題を解決するために,改良された移動検出法を提案した。動的テクスチャ(DT)モデルに基づいて,スライディングウィンドウ機構を用いて,ビデオシーケンスをマイクロビデオ要素(MVE)に分割し,各MVEに対してDTモデリングを行った。特異値分解の次数を減らすために,DTモデルパラメータの学習と更新を,Batch-PCAを用いて,主成分分析の方法を用いて行った。制御理論における観測性の概念を導入し、観測性測定方法を用いて、顕著な運動物体の偵察を実現した。実験結果は,改良された方法が高い検出精度,良好なロバスト性,強いリアルタイム性能を有することを示しているが,それらは,揺れ,枝,および起伏のある水面などの背景要素の変化に対して,より高い精度を持っていることを示している。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 特異値分解 ,  *可観測性 ,  ロバスト性 ,  モデル ,  検出法 ,  モデリング ,  主成分分析 ,  制御理論
準シソーラス用語： 検出精度 ,  モデルパラメータ ,  次数 ,  ビデオシーケンス ,  スライディングウィンドウ ,  テクスチャ ,  誤警報率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Dynamic Texture (DT) ,  batch principal component ,  increment principal component ,  Singular Value Decomposition(SVD) ,  observability ,  salient motion

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)： シーン ,  改良方法