局所モーメントによる物体追跡のための数理モデルの構成

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動画像中の運動物体の追跡手法の多くは,濃淡値の2次微分のような局所的な特徴を用いて対象物体を抽出する過程を含んでいる.しかし,それらの特徴は計算量が多く,複数物体や多量の雑音が存在する場合に処理が複雑になり精度も悪化するといった問題がある.タスクが対象の追跡に限定されている場合には,中心や大きさといった基本的特徴を観測できれば十分である.我々は,そのような特徴を観測する手法として,局所モーメントを提案した.これは,次式のように,部分的な領域を定める重み付けを画像に施し,その領域のモーメントを計算するものである.m_<ij>=∬x^iy^jG(x,y,τ)f(x,y)dxdy.G(x-ζ,y-η,τ)=1/<4πτ>exp[-<(x-ζ)^2+(y-η)^2>/<4τ>]ここで,重みGの中心位置(ζ,η)を視点,広がりτを視野と呼ぶ.なお,以降の議論ではm_<ij>の核関数部分x^iy^jG(x,y,τ)(i+j≤2)を正規直交化した計6種類の正規直交化モーメントm_i(i=0,1,2,3,4,5)を用いる.局所モーメントには計算量が少なく,雑音に対して頑健であるという利点があるが,対象物体が明示的に抽出されないため,視野に侵入した障害物を直接検知することが困難であるという問題点がある.本稿では「対立モデル」を提案する.対立モデルは,視野内に対象物体のみがあるというモデル(M_1)と,視野内に対象物体と障害物があるとみなしたモデル(M_2)の2つのモデルからなる.モデルM_1の観測値と実際の観測値の誤差(ノイズノルム)がある閾値を越えるか否かによって,障害物の接近の有無の判別を行ない,それに応じてモデルM_1とモデルM_2のいずれかを採用し,対象物体の位置と大きさなどの推定を行なう.
社団法人電子情報通信学会の論文
1996-03-11

局所モーメントによる物体追跡のための数理モデルの構成

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