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  1. B. 理工学域; 数物科学類・物質化学類・機械工学類・フロンティア工学類・電子情報通信学類・地球社会基盤学類・生命理工学類
  2. b 10. 学術雑誌掲載論文
  3. 1.査読済論文(工)

Automatic moving object extraction using X-means clustering

http://hdl.handle.net/2297/27072
http://hdl.handle.net/2297/27072
2f170353-d360-4553-96bd-bddcf51f2d80
名前 / ファイル ライセンス アクション
TE-PR-IMAMURA-K-246.pdf TE-PR-IMAMURA-K-246.pdf (208.1 kB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2017-10-03
タイトル
タイトル Automatic moving object extraction using X-means clustering
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
著者 Imamura, Kousuke

× Imamura, Kousuke

WEKO 415
e-Rad 00324096
金沢大学研究者情報 00324096
研究者番号 00324096

Imamura, Kousuke

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Kubo, Naoki

× Kubo, Naoki

WEKO 14620

Kubo, Naoki

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Hashimoto, Hideo

× Hashimoto, Hideo

WEKO 14621

Hashimoto, Hideo

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提供者所属
内容記述タイプ Other
内容記述 金沢大学理工研究域電子情報学系
書誌情報 28th Picture Coding Symposium, PCS 2010

号 5702477, p. 246-249, 発行日 2010-01-01
DOI
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 10.1109/PCS.2010.5702477
出版者
出版者 IEEE = Institute of Electrical and Electronics Engineers
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 The present paper proposes an automatic extraction technique of moving objects using x-means clustering. The proposed technique is an extended k-means clustering and can determine the optimal number of clusters based on the Bayesian Information Criterion(BIC). In the proposed method, the feature points are extracted from a current frame, and x-means clustering classifies the feature points based on their estimated affine motion parameters. A label is assigned to the segmented region, which is obtained by morphological watershed, by voting for the feature point cluster in each region. The labeling result represents the moving object extraction. Experimental results reveal that the proposed method provides extraction results with the suitable object number. © 2010 IEEE.
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2023-07-28 01:46:24.488235
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