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J-GLOBAL ID：202202283913918898   整理番号：22A0981049

RPCAとNMF分解の融合によるビデオにおけるオブジェクト動き検出【JST・京大機械翻訳】

Object Motion Detection in Video by Fusion of RPCA and NMF Decompositions

著者 (2件)： Draganov Ivo (Technical University of Sofia, Sofia, Bulgaria) ,  Mironov Rumen (Technical University of Sofia, Sofia, Bulgaria)
資料名： Smart Innovation, Systems and Technologies  (Smart Innovation, Systems and Technologies)
巻： 270  ページ： 35-47  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5072A  ISSN： 2190-3018  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： 本論文では,ロバスト主成分分析によるビデオ分解からの結果の融合と静止背景上の移動物体を検出する目的で,非負行列因子分解の2つの新しい方式を提案した。このスキームは,基本分解アルゴリズムの二値出力に対する画素ベースで論理的ORとAND演算子を使用する。人間と車両を有する自然シーンを含むビデオによるテストからの実験結果は,ORオペレータのためのより高い検出率とANDオペレータのためのかなり高い精度を有する両方の方式の適用性を明らかにする。後者は0.8168の最も高いF測度を得て,より高い信頼性が求められている様々なシステムに適用できると考えられる。試験した全ての実装の実行時間は実用的であるが,さらなる最適化を可能にするが,提案アルゴリズムは広範囲の応用に適用できる。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  測度 ,  オペレータ ,  分解 ,  因数分解 ,  画素 ,  *録画装置 ,  主成分分析 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： ビデオシーケンス ,  実行時間 ,  物体検出 ,  検出率 ,  高信頼性 ,  非負行列因子分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ビデオシーケンス ,  オブジェクト検出 ,  RPCA ,  NMF ,  分解

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 (6件)： NMF ,  分解 ,  融合 ,  ビデオ ,  オブジェクト ,  動き検出