視覚システムにおける実時間移動物体検出のための照明変動に頑健な動的背景モデル構築

构建对照明变化具有鲁棒性的动态背景模型，用于视觉系统中的实时移动物体检测

基本信息

  • 批准号：
    11J02306
  • 负责人：
    吉永 諭史
  • 金额：
    $ 1.22万
  • 依托单位：
    Kyushu University
  • 依托单位国家：
    日本
  • 项目类别：
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
  • 财政年份：
    2011
  • 资助国家：
    日本
  • 起止时间：
    2011 至 2013
  • 项目状态：
    已结题

项目摘要

「Spatio-temporal Similarity of Intensity Changes (StSIC)と呼ぶ時空間特徴に基づく背景モデル」および「背景モデルの階層化の枠組み」を提案することで, 様々な背景変動や前景物体の立ち止まり・立ち去りが観測される複雑環境下において正確な物体検出を可能にする手法を提案した.StSICに基づく背景モデルでは, 性質の似た画素同士をクラスタリングし, 各画素とそれが属するクラスタの相対的関係性から定義された特徴量をカーネル密度推定に基づき画素とクラスタ両方のレベルで統計的にモデル化している. 背景モデル評価用のBackground Models Challenge (BMC)データセットを用いてStSICに基づく背景モデルを評価した結果, 照明変動や動的変動・非一様な輝度値変化をはじめとした様々な背景変動に対して, 従来手法よりも頑健に対応可能であることが確認できた. また, 従来手法では対応することができなかった, 同時に照明変動と動的変動の両方の影響を受けるような状況にも頑健に対応できることが確認できた. 背景モデルの階層化では, 観測開始時の背景だけでなく静止物体に対しても個別の背景モデルをオブジェクトレイヤとして新たに定義し, それらを時系列順に階層的に保持する枠組みを提案している. このとき, 各画素で観測された特徴量がどのレイヤに属するかを調べることで, 前景物体毎に別々の背景モデルを考えることが可能なため, 静止物体と移動物体の両方を同時に区別した状態で検出することができる. バス停や交差点の映像を用いた実験結果から, 従来検出が難しかった静止物体が検出できることに加え, 静止物体とその前を通過する前景物体の区別が可能であることが確認できた. また, 静止物体が移動を再開した際, 従来手法は静止物体に遮蔽されていた領域を誤検出してしまうが, 提案手法はそのような遮蔽領域についても正しく背景と認識可能であることが確認できた.
"Spatio - temporal Similarity of Intensity Changes (StSIC) space when と shout ぶ 徴 に base づ く background モ デ ル" お よ び "background モ デ ル の stratification の み 枠 group" を proposal す る こ と で, Others 々 な background - move の や foreground object set ち check ま り, vertical ち to り が 観 measuring さ れ る complex 雑 environment に お い 検 out を て な right object may に す る technique proposed を し た. StSIC に base づ く background モ デ ル で は, nature の like た pixels with "を ク ラ ス タ リ ン グ し, All pixels と そ れ が genus す る ク ラ ス タ の phase masato department of seaborne か ら definition さ れ た, 徴 quantity を カ ー ネ ル density estimate に base づ き pixels と ク ラ ス タ struck party の レ ベ ル で statistics に モ デ ル change し て い る. Background モ デ ル review 価 with の Background Models Challenge (BMC) デ ー タ セ ッ ト を with い て StSIC に base づ く Background モ デ ル を review 価 し た results, lighting - や move - move, not a others な luminance numerical variations change を は じ め と し た others 々 な Background - move に し seaborne て, 従 to technique よ り も robust に 応 seaborne may で あ る こ と が confirm で き た. ま た, 従 to technique で は 応 seaborne す る こ と が で き な か っ た, at the same time に lighting - と move - move の struck party の を by け る よ う な condition に も robust に 応 seaborne で き る こ と が confirm で き た. Background モ デ ル の stratification で は, 観 の background at the beginning of measurement だ け で な く stationary object に し seaborne て も individual の background モ デ ル を オ ブ ジ ェ ク ト レ イ ヤ と し て new た に define し, そ れ ら を series suitable に class に keep す る 枠 group み を proposal し て い る. こ の と き, All pixels で 観 measuring さ れ た, 徴 quantity が ど の レ イ ヤ に genus す る か を adjustable べ る こ と で, foreground objects in their に don't 々 の background モ デ ル を exam え る こ と が may な た め, stationary object と moving object の struck party を に at the same time the difference between し た state で 検 out す る こ と が で き る. バ ス stop や crossing の image を with い た be 験 results か ら, 従 to 検 が difficult し か っ た stationary object が 検 out で き る こ と に え, stationary object と そ の を before through す る foreground objects の difference が may で あ る こ と が confirm で き た. ま た, stationary object が mobile open another し を た interstate, 従 to technique は stationary object covered さ に れ て い た field を mistakenly 検 out し て し ま う が, Proposed technique は そ の よ う な covered areas に つ い て も is し く background と understanding might で あ る こ と が confirm で き た.

项目成果

期刊论文数量（0）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Statistical Local Difference Pattern for Background Modeling
背景建模的统计局部差异模式
Maintenance of Blind Background Model for Robust Object Detection
鲁棒目标检测盲背景模型的维护
Spatio-temporal Background Model Considering Intensity Changes
考虑强度变化的时空背景模型
  • DOI：
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Yoshinaga;et al.
  • 通讯作者：
    et al.
Multi-layered Background Modeling for Complex Environment Surveillance
复杂环境监控的多层背景建模
  • DOI：
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Yoshinaga;et al.
  • 通讯作者：
    et al.
Background Model Based on Statistical Local Difference Pattern
基于统计局部差异模式的背景模型
  • DOI：
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Yoshinaga;et al.
  • 通讯作者：
    et al.
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吉永 諭史其他文献

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