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J-GLOBAL ID：201602255410602810   整理番号：16A1404806

神経応答混合背景モデリングによる埋込み動き検出【Powered by NICT】

Embedded Motion Detection via Neural Response Mixture Background Modeling

著者 (4件)： Shafiee Mohammad Javad ,  Siva Parthipan ,  Fieguth Paul ,  Wong Alexander
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CVPRW  ページ： 837-844  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 最近の研究は,深いニューラルネットワーク(DNNs)は多数のコンピュータビジョンタスクのための最先端のアルゴリズムより優れていることを示した。しかし,組込みシステムのリアルタイム性能を近傍のDNNを活用する能力はすべての特化したプロセッサまたはGPUを必要とせずに,これまで不可能であった。本論文では,特殊化したハードウェアなしでリアルタイムに埋め込まれた性能に近いとき必要な低計算量を維持しながら,DNNの力を活用する新しい動き検出アルゴリズムを提案した。提案した神経反応混合物(NeRM)モデルは,そのシーンの中の運動を検出するためのGauss混合モデルを構成するための効率的,確率的に生成深層ニューラルネットワーク(StochasticNet)の神経応答から抽出された豊富な深い特徴を活用した。NeRMは軸監視カメラに埋め込まれた実装し,結果は,実時間に近い性能で動作するが,提案したNeRMアプローチは強い運動検出精度を達成できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 演算プロセッサ ,  アルゴリズム ,  ハードウェア ,  *動き検出 ,  深層 ,  組込みシステム ,  計算量 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 監視カメラ ,  Gauss混合モデル ,  検出アルゴリズム ,  実時間 ,  *背景モデリング ,  *神経応答 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 神経応答 ,  背景モデリング ,  埋込み ,  動き検出