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J-GLOBAL ID：201502204023082491   整理番号：15A0826469

領域成長とEMDモデルに基づく物体検出法【Powered by NICT】

Moving object detection method based on region growing and EMDs model

著者 (3件)： Xu Peng (National Key Lab. of Sci. and Technol. on Electromechanical Dynamic Control, Beijing Inst. of Technol., Beijing) ,  Li Dongguang (National Key Lab. of Sci. and Technol. on Electromechanical Dynamic Control, Beijing Inst. of Technol., Beijing) ,  Jin Bailiang (No. 63956 Troops of PLA, Beijing)
資料名： Hongwai yu Jiguang Gongcheng  (Hongwai yu Jiguang Gongcheng)
巻： 43  号： 10  ページ： 3486-3491  発行年： 2014年 
JST資料番号： C2521A  ISSN： 1007-2276  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 生物学的視覚と領域成長法によりヒントを得たReichardt型二次元基本的運動検出器を組み合わせた赤外移動物体検出法は動的シーンにおける二次元EMD感受性問題を解決するために提案した。EMDを領域成長のシードとして使用した時間領域における最も強い動きベクトル信号を検出した。領域育成法を適用した空間領域における背景から大きく異なる赤外放射特性による標的のセグメンテーションを行うことであった。シミュレーションは,空間領域における領域成長法を用いた時間領域におけるEMDは元のReichardtモデルよりも赤外フレームの非常に良好な検出性能を達成するコーミング説明した。他の方法と比較して,提案した方法は高いSCRを達成できた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 検出器 ,  バックグラウンド ,  感受性 ,  赤外線 ,  サイリスタ ,  移動体 ,  セグメンテーション ,  *検出法 ,  検出能 ,  動きベクトル ,  時間領域 ,  *物体検出 ,  *領域成長法
準シソーラス用語： シーン , 【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 (3件)： 領域成長 ,  モデル ,  物体検出