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J-GLOBAL ID：201802252478114603   整理番号：18A0448161

信頼に基づく照明ロバスト性を有する移動物体検出のアルゴリズム【Powered by NICT】

Algorithm of moving object detection with illumination robustness based on confidence

著者 (4件)： Cao Jianrong (School of Information and Electrical Engineering, Shandong Jianzhu University, Jinan, China) ,  Zhao Shusheng (School of Information and Electrical Engineering, Shandong Jianzhu University, Jinan, China) ,  Sun Xuemei (School of Information and Electrical Engineering, Shandong Jianzhu University, Jinan, China) ,  Wang Yameng (School of Information and Electrical Engineering, Shandong Jianzhu University, Jinan, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ITNEC  ページ： 1058-1062  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： 照明変化での移動体検出の従来の方法は良好なロバスト性と精度を有していない。テクスチャ特徴に基づく背景モデルは共振器につながる可能性があると色特徴に基づくバックグラウンドモデルである照明と影に敏感であった。この問題を解決するために,本論文では,信頼性に基づいて融合色特徴とX CS LBP(eXtended中心対称局所二値パターン)による移動物体検出の手法を提案した。色の差度と電流ピクセルとそのモデルピクセルの間の集合組織は,それぞれ計算し,信頼度を全体的な差はより良好な結果を達成するために計算した。モデル更新方法であるViBeモデル更新法のそれと類似していた。実験結果は,提案したアルゴリズムは,影を効果的に除去および照明の変化に対して高いロバスト性を持つことができることを示す,それは複雑な動的背景における良好な前景セグメンテーションを行う。Copyright 2018 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： 信頼度 ,  *ロバスト性 ,  セグメンテーション ,  *アルゴリズム ,  *照明 ,  *移動体 ,  画素 ,  共振器
準シソーラス用語： 前景 ,  モデル更新 ,  色特徴 ,  背景モデル ,  テクスチャ特徴 ,  移動体検出 ,  照明変化 , 【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 (5件)： 信頼 ,  照明 ,  ロバスト性 ,  物体検出 ,  アルゴリズム