指数加重ヒストグラムを用いた高速背景差分法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS14062

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2014/08/04

タイトル(英語): Fast background subtraction by using exponentially weighted histogram

著者名: 五十嵐 正樹(九州大学),峰松 翼(九州大学),島田 敬士(九州大学),長原 一(九州大学),谷口 倫一郎(九州大学)

著者名(英語): Igarashi Masaki(Kyushu University),Minematsu Tsubasa(Kyushu University),Shimada Atsushi(Kyushu University),Nagahara Hajime(Kyushu University),Taniguchi Rin-ichiro(Kyushu University)

キーワード: 背景差分|背景モデル|指数加重ヒストグラム|background subtraction|background model|exponentially weighted histogram

要約(日本語): 従来のカーネル密度推定を用いた背景差分法では，背景モデルとして画素値の時系列ヒストグラムを構築していた．我々は新しく観測された画素ほど強い加重を有する指数加重ヒストグラムを用いた，高速かつ省メモリな背景差分法を提案する．また，ヒストグラムのビン数を低減し，さらなる計算量削減を実現する．実験により，本手法が従来手法と比べて高速かつ同等の精度であることを示す．

要約(英語): Existing methods for background subtraction construct standard histograms of pixel values as background model. We propose a fast and memory-efficient background subtraction by using exponentially weighted histograms with a few bins for background subtraction. We demonstrate that our method is faster than existing ones and is comparable to others in terms of detection accuracy.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,894 Kバイト