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J-GLOBAL ID：201802243100315271   整理番号：18A0690659

オプティカルフロー法と最近傍アルゴリズムを組み合わせた運動目標検出【JST・京大機械翻訳】

Moving Object Detection Method Combined Optical Flow and K-Nearest Neighbor Algorithm

著者 (4件)： Lu Chun (安徽工程大学電气工程学院,安徽蕪湖,241000) ,  Yang Huicheng (安徽工程大学電气工程学院,安徽蕪湖,241000) ,  Yang Wenbin (安徽工程大学電气工程学院,安徽蕪湖,241000) ,  Zhu Wenbo (安徽工程大学電气工程学院,安徽蕪湖,241000)
資料名： Sichuan Ligong Xueyuan Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Sichuan Ligong Xueyuan Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 30  号： 5  ページ： 63-68  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3283A  ISSN： 1673-1549  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： 運動目標検出は広い理論と現実的な意義を持ち,オプティカルフロー法は移動目標を検出する重要な方法の一つである。しかし,移動目標検出のためのオプティカルフローアルゴリズムは,計算量が大きく,処理が複雑であるという問題がある。これらの問題を解決するために,クラスタ化解析アルゴリズムと改良されたLKオプティカルフロー法を組み合わせることによって,この種の問題を解決することができた。改良されたLKオプティカルフロー法に基づく移動目標検出アルゴリズムを分析して,シミュレーションを行い,そして,クラスタ分析によって検出された移動目標をより正確にした。最初に,画像シーケンスのサンプリングと前処理を行い,次にオプティカルフロー法を用いて隣接フレーム画像のオプティカルフローを計算し,次に最近接クラスタリングアルゴリズムを用いて得たオプティカルフロー場を処理し,最後に画像中の移動目標を検出し,最後にMatlabソフトウェアを用いてアルゴリズムを検証した。実験結果により、ピラミッドのオプティカルフロー法と最近接アルゴリズムに基づく運動目標検出方法は、より効果的に運動物体を検出できることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像 ,  *アルゴリズム ,  クラスタ化 ,  クラスタ分析 ,  検出法 ,  計算量 ,  前処理 ,  *オプティカルフロー ,  ソフトウェア
準シソーラス用語： MATLAB ,  クラスタリングアルゴリズム ,  画像列 ,  検出アルゴリズム ,  解析アルゴリズム ,  移動目標 , 【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)： オプティカルフロー ,  アルゴリズム ,  運動 ,  目標