多層のモデルを用いたスポーツシーンからの人間の抽出

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一般に、計算機による物体の認識は、あらかじめ設定したその物体に関する知識に基づいて行われる。このため、物体に関する知識をいかに記述するかが重要な問題となっている。画像上での物体の見え方を考えてみると、同じ物体でも、カメラとの距離や場の違いなどで、その物体の画像への写り方は異なる。したがって、物体が大きく写っている場合には、その物体の局所的特徴が、また、小さく写っている場合には、その物体の全体的特徴や周囲環境が、その物体を表す特徴となるため、「物体の見え方」の記述は画像上での物体の写る大きさにより複数必要となると考えられる。一方、シーンを理解する上で重要な要素の一つに人間がある。これは、多くの場合、人間の存在、及び、行動がシーンの内容を決定するためである。人間領域の抽出に関する研究としては、顔領域の抽出を目的としたものなどが行なわれているが、画像上での色々な人間の見え方に対応できるような方法については検討されていない。そこで、人間の見え方を画面上での大きさ別に記述する「距離モデル」、及び、周囲環境として画面構成を記述する「カットモデル」を用いたサッカーシーンからの人間の抽出について検討を行った。
一般社団法人情報処理学会の論文
1993-09-27

多層のモデルを用いたスポーツシーンからの人間の抽出

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