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J-GLOBAL ID：201802279667593693   整理番号：18A1287943

Gaussアルゴリズムの混合に基づく実時間ビデオセグメンテーションのSoCハードウェア実装【JST・京大機械翻訳】

SoC Hardware Implementation of Real-Time Video Segmentation based on the Mixture of Gaussian Algorithm

著者 (2件)： Li Peng (Department of Electrical Engineering, University of Minnesota Duluth, Duluth, MN 55812, USA) ,  Tang Hua (Department of Electrical Engineering, University of Minnesota Duluth, Duluth, MN 55812, USA)
資料名： Journal of Low Power Electronics and Applications (Web)  (Journal of Low Power Electronics and Applications (Web))
巻： 7  号： 2  ページ： 12  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7222A  ISSN： 2079-9268  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Gauss(MoG)アルゴリズムの混合に基づくビデオセグメンテーションはビデオ処理システムに広く使われており,ハードウェア実装は過去数年に提案されている。ほとんどの以前の研究は,高フレームレート高分解能ビデオセグメンテーションタスクのリアルタイム要求を満たすためにMoGアルゴリズムの高性能カスタム設計に焦点を合わせた。本論文は,システムオンチップ(SoC)設計に焦点を合わせて,優先度は柔軟性/適応性のためのシステムのSoC統合であり,同時に,オリジナルのMoGアルゴリズムのカスタム設計を含んだ。最良のセグメンテーション性能のためにMoGアルゴリズムの精度を最大限に保持するために,ハードウェア資源のコストでハードウェア実装のためにMoGアルゴリズムを最小限に修正した。MoGアルゴリズムは,ハードウェアIP(Intellectual Property)としてカスタマイズされ,それは他のビデオ処理コンポーネントと共にSoCプラットフォーム内に統合されるので,いくつかの重要な制御パラメータをオンラインで構成することができ,ビデオセグメンテーションシステムを異なるシナリオに最も適切にする。提案した実装を実証し,Xilinx SPARTAN-3A DSP Video Starter Board上でテストした。実験結果は,25MHzのクロック周波数の下で,この設計が30fps(フレーム/秒)でVGA分解能(640×480)のためのリアルタイム要件を満たすことを示した。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 柔軟性 ,  高分解能 ,  *アルゴリズム ,  *録画装置 ,  適応性 ,  *ハードウェア ,  カスタム化 ,  *セグメンテーション
準シソーラス用語： クロック周波数 ,  オンライン ,  フレームレート ,  *システムオンチップ ,  *ハードウェア実装 ,  *オブジェクトセグメンテーション ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ビデオ信号処理 ,  ビデオセグメンテーション ,  混合Gaussアルゴリズム ,  ハードウェア実装 ,  システムオンチップ

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

引用文献 (18件)：

• Wang, L.; Yung, N. Extraction of Moving Objects From Their Background Based on Multiple Adaptive Thresholds and Boundary Evaluation. IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. 2010, 11, 40-51.
• Hsieh, J.-W.; Yu, S.-H.; Chen, Y.-S.; Hu, W.-F. Automatic Traffic Surveillance System for Vehicle Tracking and Classification. IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. 2006, 7, 179-186.
• Benezeth, Y.; Jodoin, P.; Emile, B.; Laurent, H.; Rosenberger, C. Comparative study of background subtraction algorithms. J. Electron. Imaging 2010, 19.
• Grundmann, M.; Kwatra, V.; Han, M.; Essa, I. Efficient Hierarchical Graph-Based Video Segmentation. In Proceedings of the 2010 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, San Francisco, CA, USA, 13-18 June 2010.
• Kita, Y. Background Modeling by Combining Joint Intensity Histogram with Time-Sequential Data. In Proceedings of the International Conference on Pattern Recognition, Istanbul, Turkey, 23-26 August 2010; pp. 991-994.

タイトルに関連する用語 (5件)： アルゴリズム ,  実時間 ,  ビデオセグメンテーション ,  SOC ,  ハードウェア実装