Development of moving object extraction method considering depth Information and the applied technology

考虑深度信息的运动目标提取方法及其应用技术发展

基本信息

  • 批准号:
    23760331
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.83万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
  • 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

Moving object extraction from a video sequence has been researched from many approaches since before. However, a general purpose technique with high performance has not yet been established. This study developed a novel moving object extraction considering depth distance information from camera, and the developed method is based on level set method which is a type of active contour model. In addition, I studied the applied technique of the novel method such as stereoscopic vision.
从视频序列中提取运动对象的方法很多。然而,具有高性能的通用技术尚未建立。提出了一种新的运动目标提取方法,该方法考虑了摄像机的深度距离信息,并基于水平集方法,这是一种活动轮廓模型。此外,还对立体视觉等新方法的应用技术进行了研究。

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)
単眼カメラ画像の焦点ボケに基づく領域ベースのデプスマップ作成
基于单目相机图像离焦的区域深度图创建
  • DOI:
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Megumi Kaneko;Kazunori Hayashi;Petar Popovski and Hideaki Sakai;東川甲平;堀尾修平,竹内啓悟,川端勉;上野僚太,今村幸祐
  • 通讯作者:
    上野僚太,今村幸祐
金沢大学学術情報リポジトリ
金泽大学学术信息库
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Geodesic Active Contourによる動オブジェクト抽出の精度向上及び高速化
使用测地线主动轮廓提高运动对象提取的准确性和速度
  • DOI:
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Tazoe;K. Kasai and K. Sakaniwa;布目敏郎,田坂修二;北村明大,今村幸祐
  • 通讯作者:
    北村明大,今村幸祐
動き情報の時間相関性を考慮したx-meansクラスタリングによる動オブジェクト分割法の精度改善
考虑运动信息时间相关性的使用x均值聚类提高运动对象分割方法的精度
  • DOI:
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    石田 卓也;布目 敏郎;竹内啓悟,堀尾修平;笠井 健太;今村幸祐
  • 通讯作者:
    今村幸祐
Level Set Methodを用いた動オブジェクト抽出におけるDepth推定を使用した収束精度の改善
使用水平集方法提取运动目标时使用深度估计提高收敛精度
  • DOI:
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    K. Higashikawa;K. Shiohara;M. Inoue;T. Kiss;T. Machi;N. Chikumoto;S. Lee;K. Tanabe;T. Izumi;H. Okamoto;荒井亮平,山本高至,西尾理志,守倉正博;北村明大,今村幸祐
  • 通讯作者:
    北村明大,今村幸祐
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    1996
  • 资助金额:
    $ 2.83万
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