局所運動検出セルを用いたイメージフローの一推定法 An estimation of image flow fields by using a sequence of local motion signals

この論文をさがす

著者

抄録

本研究では,動画像から検出される局所運動信号の時系列を用いたイメージフローフィールド推定のためのニューラルネットを提案する.このモデルは各時刻,各点で検出された局所連動検出セルの出力を時空間的に統合することによってイメージフローフィールドを計算する.本論文では最初に動画像の一般的な特性について考察する.その考察を基に計算モデルとニューラルネットワークを導く.更に,理論的解析と数値実験により動画像に対するモデルの振る舞いを解析する.

In this study, a computational model and a neural net for the estimation of image flow fields of dynamic image is proposed by using a sequence of local motion signals detected from an image. In the proposed neural net, local motion signals detected from a dynamic image are integrated spatio-temporally in order to compute the image flow field of the image. First, we consider about a general property of local motion signals detected from a dynamic image in order to derive a computational method. Second, we construct a neural net based on this consideration. Behaviors of the proposed model for Various dynamic images are examined by theoretical analysis and numerical simulation.

収録刊行物

  • 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング

    電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング 96(584), 275-282, 1997-03-18

    一般社団法人電子情報通信学会

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110003274453
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10091178
  • 本文言語コード
    JPN
  • データ提供元
    NII-ELS 
ページトップへ