カーネルLMSアルゴリズムに基づく特徴量を用いた煙草の煙の検出

摘要

撮像装置によって得た画像から，画像認識を用いて煙草の煙を検出する手法のための特徴量に関して検討する．本稿では，時系列画像のある予測対象画素を，その周辺画素と非線形予測係数の非線形荷重和によってモデリングすることを提案する．予測係数の更新において，予測係数の振る舞いに，煙とその他の物体の間で違いがある．この予測係数の振る舞いを定量的に観測し，煙検出のための特徴量として用いる．認識実験では，煙とそれ以外の領域における，予測係数の振る舞いについて検討する．また，提案した複数の特徴量の中で最も認識率の高くなる組み合わせについて検討する．%We study feature values for the detection of smoke using image recognition. In this paper, we propose to carry out the modeling of the pixel for prediction with a time image sqeuqnce by non-linear weighted sum of neighboring pixels and prediction coefficients. In the update of the prediction coefficients in this model for this modeling, we show that there is difference between smoke and other objects in behavior of prediction coefficients. We apply these observation as feature values to the smoke dection. Then, by simulation, we show a difference between smoke and other objects in terms of the variation of the prediction coefficients. In addition, we find thernbest combination of these feature values.