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J-GLOBAL ID：202002237841049384   整理番号：20A0592225

改良されたガンマ補正層状適応背景モデル【JST・京大機械翻訳】

Improved Gamma Corrected Layered Adaptive Background Model

著者 (4件)： Sakamoto Kousuke (Graduate School of Sustainability Science, Tottori University, Tottori, Japan) ,  Yoshimura Hiroki (Cross-Informatics Research Center, Tottori University, Tottori, Japan) ,  Nishiyama Masashi (Cross-Informatics Research Center, Tottori University, Tottori, Japan) ,  Iwai Yoshio (Cross-Informatics Research Center, Tottori University, Tottori, Japan)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12047  ページ： 198-209  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,改良ガンマ補正と層状適応背景モデル(IGLABM)による画素ベースのバックグラウンド減算のための方法を提案した。背景減算の主な問題は,背景振動と影である。これらの問題を解決するために,著者らはガンマ補正層状適応背景モデル(glabm)を提案したが,glabmの性能は実際のシーンに対して十分ではない。したがって,各画素の共分散行列を用いて,本研究において,ガンマ推定を改善し,そして,本研究において,この研究におけるここでは,提案した改良法の性能を,それをglabmおよび他の画素ベースの背景差分法と比較することにより実証した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 減算 ,  *画素 ,  共分散行列 ,  *ガンマ補正
準シソーラス用語： 背景差分法 ,  *背景モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ブラインドガンマ補正 ,  背景減算 ,  適応背景モデル

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ガンマ補正 ,  層状 ,  適応 ,  背景モデル