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J-GLOBAL ID：201902284568174075   整理番号：19A2339714

移動物体検出のための動的ARMAベース背景減算【JST・京大機械翻訳】

Dynamic ARMA-Based Background Subtraction for Moving Objects Detection

著者 (4件)： Li Jian (College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Pan Zhong-Ming (College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Zhang Zhuo-Hang (College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Zhang Heng (College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology, Changsha, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 7  ページ： 128659-128668  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 背景差分は,静止背景を有するビデオにおける移動物体検出のための一般的方法である。しかし,複雑な動的シーンの存在において,正確で実時間の移動物体検出は困難である。本論文は,動的自己回帰移動平均(ARMA)モデルに基づくバックグラウンド減算のための新しい技術を提示した。具体的には,背景画像の動的特性を正確にモデル化するために,各画素をモデル化するためにビデオシーケンスにおける画像の時間的および空間的相関を利用した。さらに,背景モデルのパラメータを更新するために適応最小二乗(LMS)方式を適用し,背景の劇的な動的特性を相殺した。提案したアルゴリズムを,複雑な動的背景を持つ2つの公開可能なベンチマークデータセット上で評価した。実験結果は,この技術が複雑な動的背景におけるバックグラウンド減算に対してロバストで効果的であり,実時間視覚監視のための有望な移動物体検出方式であることを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  *減算 ,  モデリング ,  *移動体 ,  回遊 ,  アルゴリズム ,  画素 ,  視覚 ,  最小二乗法 ,  *ARMAモデル ,  パラメータ ,  録画装置 ,  画像
準シソーラス用語： ビデオシーケンス ,  *背景差分法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 物体検出 ,  ARMA ,  背景減算