自由カメラ映像を対象とした局所特徴量を用いた背景差分法の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS15052

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: 2015/03/27

タイトル(英語): A Discussion of Local Feature Base Background Subtraction for Free Camera Movie

著者名: 大城 英裕(大分大学),佐藤 諒一(大分大学),谷口 倫一郎(九州大学),木村 宗裕(総合技術工学院),行天 啓二(大分大学),末田 直道(大分大学)

著者名(英語): Hidehiro Ohki(Oita University),Ryouichi Satoh(Oita University),Rin-ichiro Taniguchi(Kyushu University),Tokihiro Kimura(Sougougijutsu kougakuin),Keiji Gyohten(Oita University),Naomichi Sueda(Oita University)

キーワード: 背景差分|画像局所特徴|物体追跡|background subtraction|image local feature|object tracking

要約(日本語): 近年，様々な局所特徴量が提案されている。局所特徴量は，画像特徴点とその周りの画像特徴量からなる。回転不変，拡大縮小不変な特徴を利用しているため，Augment Reality (AR)等の応用分野で劇的な性能向上をもたらしている。本稿では，自由カメラで撮影された映像を対象とした，局所特徴量を用いた背景差分法の検討を行ったので報告する。自由カメラ映像から局所特徴量を蓄積し，類似した特徴量の出現頻度を計測して，度数の多いものを背景，残されたものは前景の候補として分離する。得られた前景特徴量の周りの領域を前景領域として出力する。

要約(英語): Background subtraction is a widely used approach to detect moving objects in videos from static cameras. The basic approach is that of detecting the moving objects from the difference between the current frame and a reference frame as background image. But in the case of moving camera, foreground estimation is not so easy because generation of background image becomes tough problem. Remarkable progression in object recognition have been established in the past decade. In the trend approach, a learning device is prepared by using a large number of correct image local features to perform object recognition. We suggest a novel background subtraction approach with local feature. Background subtraction performs an image retrieval technique based on local feature to estimate the foreground in input image. In this paper, we discuss the accumulation of local image features in background images and the subtraction of current input image to extract foreground from moving camera video.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 7,752 Kバイト