ヒストグラムを用いたピクセル生成モデルにもとづく逐次モンテカルロ動画像追跡(日本語セッション1,第二回日韓パターン認識ワークショップ(KJPR))
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概要
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近年,動画像追跡など,オンライン学習に関連する具体的問題に対して,逐次モンテカルロを適用した事例が多数報告されている.逐次モンテカルロは,興味の対象となるパラメータの確率分布を有限個のサンプルで表現し,その値を逐次更新することによって,複雑かつ非定常な確率分布に関する諸々の統計量(期待値)の計算を可能にする.同手法の推定精度は抽出するサンプルの総数に大きく左右されるが,サンプル数の増加は同時に処理コストの増大をもたらす.とくに,用いる尤度関数が比較的複雑である場合,処理コストはサンプル数に比例して著しく増大する.本稿では,テンプレートの色ヒストグラムを用いて追跡対象の画像を構成する各ピクセルの出現確率(ピクセル生成モデル)を直接的に記述し,尤度関数を単純化することによって,サンプル数の増減に対する処理コストの依存性を緩和する手法を提案する.本手法をヒストグラム間の距離計算にもとづく従来の手法と比較した結果,高い追跡精度を損なうことなく,処理の大幅な高速化(サンプル数1000の場合で約37倍の向上)が可能であることを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-10-18
著者
-
中田 洋平
早稲田大学大学院理工学研究科
-
松井 淳
NHK放送技術研究所
-
松本 隆
早稲田大学大学院理工学研究科
-
松本 隆
早稲田大学先進理工学学術院 電気・情報生命工学科
-
宮島 雄一
早稲田大学理工学術院
-
松井 淳
早稲田大学理工学術院
-
松本 隆
早稲田大学大学院先進理工学研究科
-
中田 洋平
早稲田大学大学院先進理工学研究科
-
松本 隆
早稲田大 理工
-
宮島 雄一
早稲田大学大学院先進理工学研究科
-
松井 淳
NHK放送技術研究所人間・情報科学研究部
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