HMMに基づく交通監視映像の背景・物体・影の分離手法
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概要
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自動車追跡システムのロバスト性向上の主な障害として, 移動する物体(自動車)の影がある.精度の高い物体モデルを用いたとしても, 追跡プロセスは影によって混乱される.本論文では, 背景・物体領域と同様, 影もモデル化することが可能な, HMMに基づく領域分離手法を提案する.他の多くの確率的背景モデルと異なり, 本モデルにおいては学習データとして特定のものを選択する必要はない.複数のカテゴリ(背景, 物体, 影)を含む映像シーケンスから自動的にこれらのカテゴリ率を学習することが可能だからである.各カテゴリに関する時間的持続性を利用するだけではなく, 輝度値と空間的情報に基づくSobel値を観測シンボルとして用いることによって, カテゴリ間の曖昧性を減少させる.本手法は, ローレベルの追跡プロセスとして, または動画像による輪郭追跡システムのコンポーネントとして使われるのに適する.実際に高速道路を撮影した映像シーケンスに対して本手法を適用した結果, 各画像において, 背景, 移動物体, および移動物体の影の3種類をリアルタイムで高精度に分離できた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-01-15
著者
-
米田 政明
富山大学工学部
-
加藤 ジェーン
名古屋大学大学院工学研究科
-
渡邉 豊英
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
Yoneda Masaaki
Faculty Of Engineering Toyama University
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