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J-GLOBAL ID：201702296515246373   整理番号：17A0476293

superpixelを用いた背景の変動に頑健な移動物体領域抽出手法

著者 (5件)： 笠原優也 (東北大 大学院情報科学研究科) ,  阿部亨 (東北大 大学院情報科学研究科) ,  阿部亨 (東北大 サイバーサイエンスセ) ,  菅沼拓夫 (東北大 大学院情報科学研究科) ,  菅沼拓夫 (東北大 サイバーサイエンスセ)
資料名： 情報処理学会全国大会講演論文集
巻： 79th  号： 2  ページ： 2.271-2.272  発行年： 2017年03月16日 
JST資料番号： S0731A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： 画素 ,  バックグラウンド ,  変動 ,  ロバスト性 ,  *移動体 ,  *セグメンテーション ,  *画像認識 ,  画像処理
準シソーラス用語： 頑健性 ,  背景 ,  領域抽出

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (6件)：

• T. Bouwmans et al.: Background modeling using mixture of gaussians for foreground detection-a survey, Recent Pat. Comput. Sci., Vol.1, No.3, pp.219-237 (2008).
• K. Toyama et al.: Wallflower: Principles and practice of background maintenance, Proc. 7th IEEE Int. Conf. Comput. Vision., Vol.1, pp.255-261 (1999).
• M. Shun et al.: Robust Region Extraction of Moving Objects in Dynamic Background, Proc. 23th Int. Conf. Pattern Recognit., pp.1972-1977 (2016).
• C. Stauffer et al.: Adaptive background mixture models for real-time tracking, Proc. IEEE Comput. Society Conf. Comput. Vision Pattern Recognit., Vol.2 (1999).
• R. Achanta et al.: SLIC superpixels compared to state-of-the-art superpixel methods, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., Vol.34, No.11, pp.2274-2282 (2012).

タイトルに関連する用語 (4件)： 背景 ,  移動物体 ,  領域抽出 ,  手法