スティックと楕円の統合モデルによる外見的特徴の少ない非剛体群追跡法(一般セッション(2))

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本研究では、追跡対象のサンプル画像集合から、対象の骨格線を表すスティックモデルと対象の領域を表す楕円モデルを統合した対象モデルを自動的に作成し、そのモデルを用いて複数の対象を同時に追跡する手法を提案する。遮蔽などに頑健な追跡手法として、各瞬間における対象追跡結果を確率的に表現する手法が近年注目を集めている。しかし、従来の手法は対象のテクスチャ、色、形状などの外見的特徴の検出結果に強く依存しており,そのような外見的特徴が少ない物体に対しては適用できない。また、同様の手法により対象の位置、領域だけでなく詳細な姿勢も推定する研究も行われているが、多くの従来法では追跡対象の剛体性が仮定されており、非剛体(骨格は存在するが、関節の位置が明確にはわからない物体とする)の姿勢までは推定できない。本研究の対象モデルは一対象の領域を複数部位の連結集合として表現しているので、非剛体の姿勢変化に対応でき、さらに各部位の検出信頼性を評価しているので外見的特徴が少ない物体に対して適用した際にも致命的な推定失敗が起こりにくい。提案手法の有効性を示すために、外見的特徴の少ない非剛体として金魚を選んで評価実験を行った。実験では、まず金魚のサンプル画像集合から対象モデルを自動的に作成し、複数の金魚による遮蔽が発生する環境下での有効性を確認した。
2004-03-05

スティックと楕円の統合モデルによる外見的特徴の少ない非剛体群追跡法(一般セッション(2))

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