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dc.contributor.author林志展
dc.contributor.author駱至中
dc.date.accessioned2011-04-01T00:17:20Z
dc.date.accessioned2020-05-18T03:23:09Z-
dc.date.available2011-04-01T00:17:20Z
dc.date.available2020-05-18T03:23:09Z-
dc.date.issued2011-04-01T00:17:20Z
dc.date.submitted2009-11-28
dc.identifier.urihttp://dspace.lib.fcu.edu.tw/handle/2377/30308-
dc.description.abstract本研究嘗試以電腦視覺及影像處理技術,進行 物品遺失事件的數位視訊分析,並實作一套智慧型物件保 全系統。尺度不變特徵轉換(Scale Invariant Feature Transform,簡稱SIFT)演算法是目前常被用來解決物件 辨識問題的方法之一,然而為了達成系統即時反應的時間 需求,本研究捨棄一般SIFT 演算法以建立一組固定特徵 資料庫為比對基準的作法,提出以適時更新特徵值的方式 來適應物件的狀態變化,並稱此改良式SIFT 演算法為「自 適應尺度不變特徵轉換」(Self-Adaptive Scale Invariant Feature Transform,簡稱SA-SIFT)演算法。實例驗證結 果顯示,本研究所提出的SA-SIFT 演算法,確實能隨著 目標物件的狀態改變,自我調整描述目標物件的影像特徵 值,平均每張監控畫面的辨識時間大約僅需300 毫秒,且 成功辨識率可高達90%以上,此結果充分顯示本研究所 提出的SA-SIFT 演算法,確實能在物件保全系統中有效 提昇物件辨識的效能及效率。
dc.description.sponsorshipNational Taipei University,Taipei
dc.format.extent10p.
dc.relation.ispartofseriesNCS 2009
dc.subject物件辨識
dc.subject視訊監控
dc.subject視訊分析
dc.subject尺度不變
dc.subject特徵轉換演算法
dc.subject.otherWorkshop on Image Processing, Computer Graphics, and Multimedia Technologies
dc.title應用尺度不變特徵轉換演算法 實作之物件保全系統
分類:2009年 NCS 全國計算機會議

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