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J-GLOBAL ID：201702279217776562   整理番号：17A1930477

シーケンス画像運動適応V1-MTオプティカルフロー推定アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Bio-inspired motion-adaptive estimation algorithm of sequence image

著者 (5件)： Li Shuai (空軍工程大学航空航天工程学院,西安,710038) ,  Fan Xiaoguang (空軍工程大学航空航天工程学院,西安,710038) ,  Xu Yuelei (空軍工程大学航空航天工程学院,西安,710038) ,  Li Wenqian (陜西服装工程学院,咸陽,712046) ,  Huang Jinke (空軍工程大学航空航天工程学院,西安,710038)
資料名： Beijing Keji Daxue Xuebao  (Beijing Keji Daxue Xuebao)
巻： 39  号： 8  ページ： 1238-1243  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1097A  ISSN： 1001-053X  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： 従来のアルゴリズムにおける照明変化の影響,大変位光の流れ,および不均一点の除去などの欠点を克服するために,人間の視覚認知機構に基づく新しい方法を提案した。機械学習と生物モデルに基づく運動適応V1-MT(motion-adaptive V1-MT、MAV1MT)シーケンス画像オプティカルフロー推定アルゴリズムを提案した。まず、ROFモデルに基づく構造テクスチャ分解(structure-texture decomposition、STD)技術を導入し、照明と色変化の影響を有効に解決した。次に,多重V1細胞重みづけ組合せと非線形正則化を用いてMTモデルをシミュレートし,リッジ回帰訓練により運動適応の重みを求め,目標の運動速度知覚問題を解決した。最後に,粗さから精への強化法と画像ピラミッドの局所運動推定を導入し,V1-MT動き推定モデルを実際の大変位ビデオシーケンスに適用した。理論的解析と実験結果は,新しい方法が人間の視覚情報処理の特性をより良く適合させることができて,ビデオシーケンスに対して,普遍的で,効果的でロバストな運動知覚性能を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 正則化 ,  動き推定 ,  *オプティカルフロー ,  ロバスト性 ,  重みづけ ,  機械学習 ,  *画像 ,  運動知覚 ,  生体モデル ,  視認 ,  *アルゴリズム ,  大変形
準シソーラス用語： ビデオシーケンス ,  テクスチャ ,  *推定アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： optical flow ,  V1 ,  MT ,  spatial-temporal filter ,  motion perception ,  ridge regression

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： シーケンス ,  運動 ,  適応 ,  オプティカルフロー ,  推定アルゴリズム