フィードバック操作と自律分散アーキテクチャを利用した動物体追跡
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概要
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近年,画像処理の能力が向上し静止画の画像解析はもとより,動画像の解析も行えるようになった.これにはハードウェアの向上だけでなく,ソフトウェアの進歩もあげられる.画像解析システムの汎用化には,ある程度複雑なシーンにも対応できるように,複数の画像解析アルゴリズムを組み合わせることが必要である.複数のアルゴリズムを組み合わせる手法は人工知能の分野において,自律分散アーキテクチャ(エージェント指向)としてさまざまな研究が行われている.このエージェント指向の問題点の1つとして,不確実性が生じる問題がある.従来のプラニングでは,個々の状態をシステム内に持っているのだが,実行時に全て成功裏になされるとは限らない.この解決策の1つとして再プラニングが挙げられる.この手法は状態を観測しシステムがプラニングをやり直すものである.我々は現在,TV画面上において,スポーツ等に見られる複雑な人間の動きや物体の動きを解析する手法として,自律分散アーキテクチャを用いた手法を提案している.ここでは,画面全体を追跡しようとする物体とそれ以外の領域とに分割することが重要である.しかしながら画像中の不確実な情報から分割の基準を決定しなければならない.画面上の人間等は,形状が変化し,物体を単なるトップダウンのモデルに当てはめるにはかなりのモデルの数を必要とする.今回,当てはめるモデルに対しフィードバック(再プラニング)を円満に行う,確率的プラニング[3]を採用した.すなわち,自律分散アーキテクチャと確率的プラニングを基本としたフィードバック機能を用いて,画面分割を行う手法について検討した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-09-18
著者
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