確率的背景モデルと自動車追跡への適用
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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, 移動する前景(自動車)の影がある.精度の良い前景モデルを用いたとしても, 追跡プロセスは影によって容易に混乱してしまう.本論文では, 前景・背景領域と同様, 影をモデル化することが可能な確率的背景モデルを提案する.他の多くの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.複数のカテゴリを含む映像シーケンスから自動的に複数カテゴリの確率分布を学習することが可能だからである.本背景モデルは, 自動車追跡のための低レベル・プロセスとして機能する.本モデルの出力結果にあたる観測確率密度を図示する.粒子フィルタと重要度サンプリングの採用により, 低レベル・プロセスの情報を追跡システムの高レベル・プロセスに供給することができる.低レベル・プロセスと観測尤度の両方の有効性を示す.
- 2000-05-05
著者
-
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
-
Blake Andrew
Department Of Engineering Science Oxford University
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