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の時系列位置・姿勢推定法(画像認識, コンピュータビジョン<小特集>情報論的学習理論論文)
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概要
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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生成し, そのモデルを用いて複数対象を同時に追跡する手法を提案する.遮へい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, 従来法は各対象に固有のテクスチャ, 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, そうした外見的特徴が少ない物体に対しては適用できない.また対象モデルは, 検出・識別が容易な外見的特徴との比較に適するように人手によって作成されていた.そこで本論文では, 対象モデルをどの物体にも存在する特徴量群の組合せにより表現し, また各部位の検出信頼性を評価することにより, 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追跡失敗が起こりにくい手法を提案する.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と単色衣装の人間を選んで実験を行った.実験では, まずサンプル画像集合から対象モデルを自動的に生成し, 複数対象による遮へいが発生する環境下での位置・姿勢推定を行った.
- 2005-02-01
著者
-
浮田 宗伯
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
木戸出 正継
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
木戸出 正継
奈良先端科学技術大学院大学
-
浮田 宗伯
奈良先端科学技術大学院大
-
浮田 宗伯
奈良先端科学技術大学院大学
-
北島 利浩
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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