講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-12-17 17:00
画像の集合を背景モデルに用いた背景差分手法 ○笠原優也・阿部 亨・菅沼拓夫(東北大) PRMU2017-111 |
抄録 |
(和) |
人物や車両など移動物体の領域を映像から抽出する方法の一つに背景差分法がある.この方法では,新たな入力画像を,事前に作成した背景モデルと比較し,入力画像中で背景モデルと見え方(画素値)が異なる箇所を移動物体領域として抽出する.このため,木の揺れや水面の小波などにより背景が小刻みに変動する映像に対しては,移動物体領域を正確に抽出することが困難になる.この問題に対処するためには,入力画像と背景モデルでの見え方の違いを画素毎に評価するだけでなく,見え方の違いを空間的・時間的に評価することが有効である.そこで本稿では,背景の変動に頑健な移動物体領域抽出を実現するために,これらの3つの評価を組み合わせた新しい背景差分法を提案する.更に,各評価における閾値を適切に設定することで,移動物体領域抽出精度の向上を図る. |
(英) |
Background subtraction method is one of the approaches for extractingthe regions of moving objects such as people and vehicles fromvideos. In this method, every input image is compared with thepreviously acquired background model, and the pixels different from thebackground model in their appearance (pixel values) are extracted as themoving object regions from the input image. For this reason, it isdifficult to accurately extract moving object regions with respect toimages in which the background fluctuates slightly due to tree swayingor water surface wave. To deal with this problem, it is effective notonly to evaluate the difference in appearance between the input imageand the background model for each pixel but also to evaluate thedifference spatially and temporally. In this paper, we propose a newmethod combining these three evaluations to realize the extraction ofmoving object regions robust to the background fluctuation. Furthermore,we aim to improve the extraction accuracy of moving object regions byappropriately setting the threshold value for each evaluation. |
キーワード |
(和) |
監視システム / 移動物体検出 / 背景差分 / superpixel / / / / |
(英) |
Surveillance system / Moving object region detection / Background subtraction / Superpixel / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 362, PRMU2017-111, pp. 65-70, 2017年12月. |
資料番号 |
PRMU2017-111 |
発行日 |
2017-12-10 (PRMU) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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PRMU2017-111 |