最近傍識別による背景差分と色検出の統合 -事例に基づく情報統合

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  • サイキンボウ シキベツ ニ ヨル ハイケイ サブン ト イロ ケンシュツ ノ トウゴウ ジレイ ニ モトヅク ジョウホウ トウゴウ
  • Integration between Background Subtraction and Color Detection Based on Nearest Neighbor Classifier : Instance Based Multimodal Information Integration

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我々は現在までに,最近傍識別器のコンピュータビジョンへの応用として,画像の各画素の色ベクトルを識別することで,色ターゲットを検出する方法を提案した.本稿では,その拡張として,あらかじめ用意した背景画像の画素の色3 次元(YUV)と,入力画像の対応する画素の色3 次元(YUV)を合わせた6 次元のベクトルを識別することにより,背景差分によって得られる効果と,色検出によって得られる効果を両方兼ね備えたターゲット検出システムを構築する.実験では,半透明物体と背景が変動する場合に対するターゲット検出実験を示し,その有効性を実証する.

We proposed a color-target detection that regarded each pixel of images as 3-d vector (YUV) and classified the pixel by nearest neighbor classifier. In this paper, we expand the color-target detection into target-detection integrating a color-detection and a background subtraction. It regards each pixel as 6-d vector that consists of 3-d vector in a pixel in input images and 3-d vector in a background image. Experimental results demonstrate the effectiveness of our method against semitransparent target and variable background.

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