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  [in Japanese] A Method for Peak Position Estimation of Cross Correlation Functions Using Neural Network  [in Japanese]

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Abstract

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.

Journal

  • ITE Technical Report

    ITE Technical Report 25.22(0), 21-24, 2001

    The Institute of Image Information and Television Engineers

References:  7

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110003688844
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN1059086X
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    ART
  • ISSN
    1342-6893
  • NDL Article ID
    5723749
  • NDL Source Classification
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL Call No.
    Z16-1010
  • Data Source
    CJP  NDL  NII-ELS  J-STAGE 
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