MAP-MRFモデリングを用いたHMMに基づく交通監視映像の分類手法(一般セッション)
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概要
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我々は、既にHMMに基づく自動車追跡手法を提案している。この手法は交通映像における各小領域を、自動車、自動車の影および背景という三つのカテゴリに分類することができる。ある位置の一つの小領域での時間ステップごとの観測値が一つのHMMとして、近傍の小領域とは独立にモデル化される。ここで、さらに近傍小領域間に存在する空間依存情報を追跡プロセスに取り入れるために、本論文では新しい状態見積もり手法を提案する。提案手法は、HMMの出力をマルコフ確率場(MRF)としてモデル化し、事後確率最大化(MAP)基準を状態見積もりの最適化に用いる。各時間ステップにおいて各小領域すべての状態から構成される最適な見積もり状態は、確率緩和過程を経て生成されたMAP見積もりである。実験結果では、本手法による背景領域および非背景領域の分類率はHMMのみに基づく手法より優れていることが示された。特に、本手法は自動車内部に存在する暗い部分(例えば、フロントガラス)の影への誤分類を効果的に減少させることができる。
- 2003-05-08
著者
-
山淵 龍夫
富山大学工学部知能情報工学科
-
渡邉 豊英
名古屋大学情報科学研究科社会システム情報学専攻
-
加藤 ジェーン
名古屋大学大学院工学研究科
-
劉 穎
富山大学工学部
-
渡邉 豊英
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
山淵 龍夫
富山大学工学部
-
加藤 ジェーン
名古屋大学大学院情報科学研究科社会システム情報学専攻
-
渡邉 豊英
名古屋大学大学院 情報科学研究科
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