観測値としてウェーブレット係数を用いたHMMに基づく交通監視映像における移動物体分離手法
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概要
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本論文では、交通監視映像における各小領域が自動車、自動車の影、背景のいずれに属するかを精度よく分離するための、HMMをベースに改良した分離手法を提案する。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としてモデル化される。モデル化の時点では、近傍領域の状態に関連なく独立にモデルパラメータが学習がされる。これに対し、分離を実行する状態見積もりアルゴリズムは、それぞれの小領域に対して近傍領域に依存した分類を行うことができる。このアルゴリズムは、過去の観測値にのみ基づいているため、状態見積もりはリアルタイムに実行可能である。候補となる状態間の曖昧さは、観測値としての輝度値以外に、高周波領域のウェーブレット係数を第2観測値として導入することによって軽減される。未知のHMMパラメータは、Baum-Welshアルゴリズムに基づき、通常のビデオシーケンスからすべて自動的に学習される。実際に高速道路を撮影した映像を用いた実験では、本手法を用いることにより精度よく自動車を背景や影から分離できることが示された。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-11-08
著者
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