| 講演名 | 2017-12-17 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(東北大), 阿部 亨(東北大), 菅沼 拓夫(東北大), |
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| 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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | Surveillance system / Moving object region detection / Background subtraction / Superpixel |
| 資料番号 | PRMU2017-111 |
| 発行日 | 2017-12-10 (PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2017/12/16(から2日開催) |
| 開催地（和） | 慶應義塾大学 矢上キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | PRMUグランドチャレンジとコンピュータービジョン勉強会 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 真一(NII) |
| 委員長氏名（英） | Shinichi Sato(NII) |
| 副委員長氏名（和） | 藤吉 弘亘(中部大) / 井尻 善久(オムロン) |
| 副委員長氏名（英） | Hironobu Fujiyoshi(Chubu Univ.) / Yoshihisa Ijiri(Omron) |
| 幹事氏名（和） | 大西 正輝(産総研) / 舩冨 卓哉(奈良先端大) |
| 幹事氏名（英） | Masaki Oonishi(AIST) / Takuya Funatomi(NAIST) |
| 幹事補佐氏名（和） | 石井 雅人(NEC) / 菅野 裕介(阪大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masato Ishii(NEC) / Yusuke Sugano(Osaka Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 画像の集合を背景モデルに用いた背景差分手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Background Subtraction Method with an Image Set as a Background Model |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 監視システム / Surveillance system |
| キーワード(2)（和/英） | 移動物体検出 / Moving object region detection |
| キーワード(3)（和/英） | 背景差分 / Background subtraction |
| キーワード(4)（和/英） | superpixel / Superpixel |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 笠原 優也 / Yuya Kasahara |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東北大学(略称：東北大) Tohoku University(略称：Tohoku Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 阿部 亨 / Toru Abe |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東北大学(略称：東北大) Tohoku University(略称：Tohoku Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 菅沼 拓夫 / Takuo Suganuma |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東北大学(略称：東北大) Tohoku University(略称：Tohoku Univ.) |
| 発表年月日 | 2017-12-17 |
| 資料番号 | PRMU2017-111 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | PRMU-362 |
| ページ範囲 | pp.65-70(PRMU), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-12-10 (PRMU) |