ニューラルネットワークを用いた相互相関関数のピーク位置推定手法 A Method for Peak Position Estimation of Cross Correlation Functions Using Neural Network

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抄録

入力画像-テンプレート画像間の相互相関係数を帯域制限補間することによって, 微小な移動量を精度良く検出する連続的テンプレートマッチング手法が提案されている.同手法においては, 相互相関係数を補間して得られる連続関数の最大化問題を解くために, 偏導関数を用いた逐次近似計算を行っている.本論文では, この部分の計算をフィードフアワード型ニューラルネットワークで置き換え, 偏導関数を用いず, かつ補間モデルの仮定なしに, 直接的に移動量を検出する手法を提案している.

The continuous template matching method have been proposed in the previous papers in order to realize the precision subpixel displacement detection between subsequent frames of motion pictures. In the proposed method, a successive approximation algorithm adopting partial derivatives was used for maximizing the interpolated cross correlation functions. The authors suggested that using partial derivatives leads to some weakness in the search of the maxima. In this paper, a nueral network based maximization (peak detection) algorithm is proposed in order to resolve the above mentioned fragileness.

収録刊行物

  • 映像情報メディア学会技術報告

    映像情報メディア学会技術報告 25.22(0), 21-24, 2001

    一般社団法人 映像情報メディア学会

参考文献:  7件中 1-7件 を表示

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110003688844
  • NII書誌ID(NCID)
    AN1059086X
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    1342-6893
  • NDL 記事登録ID
    5723749
  • NDL 雑誌分類
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL 請求記号
    Z16-1010
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  NII-ELS  J-STAGE 
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