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J-GLOBAL ID：201702272999641289   整理番号：17A1647135

コンピュータビジョンに基づく侵入検出フレームワーク(CV IDF)【Powered by NICT】

Computer vision based intruder detection framework (CV-IDF)

著者 (8件)： Shahid Aasma (Department of Electrical Engineering International Islamic University, Islamabad, Pakistan) ,  Tayyab Alina (Department of Electrical Engineering International Islamic University, Islamabad, Pakistan) ,  Mehmood Musfira (Department of Electrical Engineering International Islamic University, Islamabad, Pakistan) ,  Anum Rida (Department of Electrical Engineering International Islamic University, Islamabad, Pakistan) ,  Jalil Abdul (Department of Electrical Engineering International Islamic University, Islamabad, Pakistan) ,  Ali Ahmad (Pakistan Institute of Engineering & Applied Sciences, Islamabad, Pakistan) ,  Ali Haider (Pakistan Institute of Engineering & Applied Sciences, Islamabad, Pakistan) ,  Ahmed Javed (National University of Sciences and Technology, Islamabad, Pakistan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCCS  ページ： 41-45  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 監視は,食品や衣類後近年大きな問題となっている,焦点は我々の生活を確保する突然の発作を防止する方法である。本論文では,禁制領域における複数の侵入者の検出と追跡を目的としたロバストなアルゴリズムを提案した。本論文の有意な添加は,制限された地域,誤警報を低減するにおける侵入者を検知するためのGauss混合モデルとそれに続くKalmanフィルタを用いた背景差分法を用いた信頼性の高い効率的なフレームワークを提案することである。はKalmanフィルタを用いて限定された領域内を移動する複数の侵入者を追跡し,個々の侵入者のKalmanフィルタおよび軌道によって得られた予測のデータ関連性はハンガリーアルゴリズムにより達成された。警報は適切な行動をとるためのセキュリティスタッフを通知する検出後生成した。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： アルゴリズム ,  発作 ,  *コンピュータビジョン ,  信頼性 ,  ロバスト性 ,  食品 ,  衣服 ,  Kalmanフィルタ
準シソーラス用語： 背景差分法 ,  Gauss混合モデル ,  誤警報 ,  *侵入 ,  *侵入検知 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： コンピュータビジョン ,  侵入 ,  フレームワーク ,  CV