人物検出を目的とした照明変化に応じた背景画像の生成

概要

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本稿では閉経差分法による人物の検出を目的に、検出対象が観察画像中で占める割合が大きな情況においても照明条件に合わせた背景画像の生成を可能とする手法を提案する。照明が変化する状況において背景差分法を実行するためには、照明条件に合わせた背景画像が必要となる。そこで、あらかじめ蓄積しておいた様々な照明条件下における複数の背景画像を用いて、各時刻における背景画像を生成することを考える。これまでにillumination cone modelの仮定の下、蓄積された背景画像から求めた固有空間への線形投影により、各時刻の背景画像を求める手法が提案されている。しかし、検出対象が観察画像中で占める割合が大きな場合には、その影響により正しい背景画像の生成が困難であるといった問題点があった。提案手法では、蓄積された複数の背景画像の線形和により、実際の照明条件に合わせた背景画像を生成する。各蓄積画像の係数の決定には逐次モンテカルロ法を適用し、効率的な解の探索を行う。実験では全方位画像に対し提案手法を適用し、背景画像の生成および背景差分法による人物の検出を行う。本手法を用いることで、照明が変化し、また検出対象が観察画像中で占める割合が大きな状況でも、背景差分法による人物検出を安定して行うことができる。
社団法人電子情報通信学会の論文
2003-01-09

人物検出を目的とした照明変化に応じた背景画像の生成

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