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J-GLOBAL ID：201702262006901627   整理番号：17A0457510

背景モデリングのための回転三層円記憶に基づくGauss混合モデル【Powered by NICT】

Spinning tri-layer-circle memory-based Gaussian mixture model for background modeling

著者 (4件)： Qi Yujuan (College of Information and Control Engineering, China University of Petroleum, Qingdao, China) ,  Li Hui (College of Information and Control Engineering, China University of Petroleum, Qingdao, China) ,  Wang Yanjiang (College of Information and Control Engineering, China University of Petroleum, Qingdao, China) ,  Liu Baodi (College of Information and Control Engineering, China University of Petroleum, Qingdao, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSP  ページ： 943-948  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： ヒト脳三段記憶モデルの機構によりヒントを得たと著者らの以前の研究に基づいて,本論文では,新スピニング三層円メモリに基づくGauss混合モデル(STLCM GMM)を提案した。このモデルでは,三軸記憶空間は,貯蔵と処理画素とGauss分布それぞれセグメンテーションフレームワークにおける使用に定義した。三軸記憶空間回転で,三記憶空間におけるガウシアンは記憶,想起と忘却の認知過程を模倣することによって更新される。提案したモデルは,シーンがされた記憶できた。類似シーンが再び発生すると,モデルはより速いシーンに適応できた。実験結果は,背景モデリングの分野で提案されたモデルの有効性を示した。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： 記憶装置 ,  ヒト ,  画素 ,  *正規分布
準シソーラス用語： 認知過程 ,  Gauss関数 ,  *Gauss混合モデル ,  *背景モデリング , 【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 (3件)： 背景モデリング ,  円 ,  Gauss混合モデル