確率的なクラスタリングによる初期領域に基づく動きパラメータの推定とセグメンテーション
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概要
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本論文では, コンパクトな動画像表現のためのパラメトリック動きモデルのパラメータ推定とセグメンテーション手法に関して論ずる. 動画像に対するオプティカルフローのような局所的な動き情報とパラメトリック動きモデルの特徴を利用してコンパクトな構造表現を得るために, 本論文での手法は2ステップの過程で構成している. すなわち初期領域の情報を抽出する過程と, パラメトリック動きパラメータの推定とセグメンテーションを行う過程である. まず, 動物体の動きと形状を反映した初期領域の分割を得るために, ミックスチャモデルの最ゆう推定法に基づいて確率的なクラスタリングを行う. 次に, パラメトリック動きモデルを用いて各初期領域ごとの動きパラメータの推定とセグメンテーションを行う. 動きパラメータの推定にはGauss-Newton 繰返しアルゴリズムを用いる. 最後に, 本手法の有効性を評価するために, 実動画像に対する実験結果を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-01-25
著者
-
原島 博
東京大学工学部
-
相澤 清晴
東京大学工学部
-
斎藤 隆弘
神奈川大学工学部
-
金子 正秀
通信・放送機構東京大学工学部
-
金子 正秀
東京大学工学部
-
鄭 且根
通信・放送機構 映像分析プロジェクト:(現)韓国(株)lg電子技術院
-
相澤 清晴
東京大学工学系研究科
-
斎藤 隆弘
神奈川大学
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