最急降下法を用いた動きベクトル検出における局所解の回避とその効果

• 今村, 幸祐

• 中西, 靖人

• 橋本, 秀雄

書誌事項

タイトル別名

• サイキュウコウカホウ オ モチイタ ウゴキ ベクトル ケンシュツ ニ オケル キョクショカイ ノ カイヒ ト ソノ コウカ
• Improvement of Local Minima Problem and Its Effectiveness for Motion Vector Detection Using Steepest Descent Method
• 画像情報

抄録

本論文では，勾配法の一種である最急降下法を用いた高速な動きベクトル検出アルゴリズムを提案する．提案法では，勾配法を用いた動きベクトル検出法における大きな問題点である局所解問題に対して，適応的な初期値設定法と階層化手法の適用による改善を行う．シミュレーションにより，適応的初期値設定法と階層化手法を適用することで，局所解への陥りを低減できることを示し，提案手法の予測特性および演算量を他の手法と比較し，動きベクトル検出法としての有効性を示す．

In this paper, we propose a fast motion vector detection algorithm using steepest descent method which is one of gradient methods. Proposed method is capable of avoiding the local minima problem by employing adaptive initial vector setting and hierarchical algorithm, and obtaining improvement of prediction performance. From simulation results, we compare prediction performance and computational complexity with other methods, and show effectiveness of the proposed method.

収録刊行物

• 情報処理学会論文誌

  情報処理学会論文誌 45 (11), 2528-2531, 2004-11-15

  情報処理学会

キーワード

• 論文

詳細情報

• CRID: 1050282812860427904
• NII論文ID: 10013765544
• NII書誌ID: AN00116647
• ISSN: 18827764
• ISSN: 03875806
• NDL書誌ID: 7148992
• Web Site: http://id.nii.ac.jp/1001/00010789/
• Web Site: http://hdl.handle.net/2297/14273
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I7148992
• 本文言語コード: ja
• 資料種別: journal article
• データソース種別:
  • IRDB
  • NDL
  • CiNii Articles
  • KAKEN