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  1. 学位論文
  2. 学位論文

ビデオからの移動物体の検出に関する研究

https://doi.org/10.18997/00004215
https://doi.org/10.18997/00004215
74af1912-7ea8-4f2f-9c99-8303a69e5694
名前 / ファイル ライセンス アクション
kou_k_381.pdf kou_k_381.pdf (2.8 MB)
Item type 学位論文 = Thesis or Dissertation(1)
公開日 2015-08-04
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
資源タイプ doctoral thesis
タイトル
タイトル A Study on Moving Object Detection from a Video
言語 en
タイトル
タイトル ビデオからの移動物体の検出に関する研究
言語 ja
言語
言語 eng
著者 Setyawan, Fransiscus Xaverius Arinto

× Setyawan, Fransiscus Xaverius Arinto

en Setyawan, Fransiscus Xaverius Arinto

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 In recent years, the video surveillance system for security and a driving safety system on the car have been growing rapidly. The video surveillance system has grown from a manual system to a fully autonomous system, whereas a driving safety system has evolved from a parking safety system to a collision avoidance system. The system requires a good ability to detect a moving object so as to be a reliable system. The problem that must be addressed in the detection of moving objects on a video is a dynamic background. In this thesis, we proposed a moving object detection method using sequential inference of the background to overcome the problem of the dynamic background. The sequential inference of the background uses a series of previous image frames to create a model of the background image for the current frame. After a background model is obtained, then the background subtraction can be done. The proposed method is applied to the video captured using a static camera and a moving camera. The detection of moving objects in a video captured by a moving camera is not as easy as the case using a static camera. Correspondence of pixels in the current image frame with the pixels of the previous image frame must be known in advance. The background model is formed using a bilinear interpolation of the previous image frame. The judgment of a pixel as the background or the foreground is done by subtracting the model of the background image from the current frame. An important stage in this method is updating normal distribution of the pixels on a background model. A background model is formed based on the value of the normal distribution which is updated with each frame of a video. The originality of this thesis is to propose novel ways of updating the normal distribution to obtain an effective background model. Experiments are performed on several videos. The results show that the proposed method can detect and extract moving objects that appear in a video scene successfully under various situations of the background. The effectiveness of the proposed method is recognized by recall, precision and F measure.
目次
内容記述タイプ TableOfContents
内容記述 1 Introduction||2 Moving Object Detection Based on the Update of a Background Model||3 Moving Object Detection Employing a Moving Camera||4 Performance of the Method||5 Conclusion||
備考
内容記述タイプ Other
内容記述 九州工業大学博士学位論文 学位記番号:工博甲第381号 学位授与年月日:平成27年3月25日
キーワード
主題Scheme Other
主題 Moving Object
キーワード
主題Scheme Other
主題 Object Detection
キーワード
主題Scheme Other
主題 Background Inference
キーワード
主題Scheme Other
主題 Moving Camera
キーワード
主題Scheme Other
主題 Projective Transform
アドバイザー
Tan, Joo Kooi
学位授与番号
学位授与番号 甲第381号
学位名
学位名 博士(工学)
学位授与年月日
学位授与年月日 2015-03-25
学位授与機関
学位授与機関識別子Scheme kakenhi
学位授与機関識別子 17104
学位授与機関名 九州工業大学
学位授与年度
内容記述タイプ Other
内容記述 平成26年度
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
ID登録
ID登録 10.18997/00004215
ID登録タイプ JaLC
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Ver.1 2023-05-15 12:46:48.540089
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