制約付きEMアルゴリズムによる対象個数推定(一般セッション5)
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概要
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本稿では,個数が未知の対象に対して,EMアルゴリズムに基づきその個数を推定しながら画像中の対象を検出・追跡する方法について述べる.EMアルゴリズムは,観測データに対して複数の分布モデルを当てはめる手法である.背景差分により画像から検出した変化画素を観測データとし,各検出対象を分布モデルと見なすことで複数対象の検出・追跡に応用することができる.さらに,MDLを用いて分布モデルの複雑さとデータへの当てはまりの良さを評価することにより,個数推定を同時に行う方法も提案されている.しかし,単純なEMアルゴリズムとMDLの組み合わせでは,EMアルゴリズムの初期値依存性や対象の近接,立ち位置の違いによる対象の見かけの大きさが変化する等の影響を受け,個数推定が正しく行えないケースがある.そこで,本研究では各対象領域の大きさや形状は画像中の位置と強い相関があることに着目し,正規分布の中心座標に対する共分散行列パラメータの関係を5次元空間内の超平面として学習し,この平面内で分布のパラメータを推定することで,個数推定を安定化することができる事を実験を通じて示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-01-17
著者
-
和田 俊和
和歌山大学システム工学部
-
加藤 丈和
和歌山大学 システム工学部
-
加藤 丈和
和歌山大学システム工学研究科
-
加藤 丈和
産業技術総合研究所知能システム研究部門:和歌山大学システム工学部情報通信システム学科
-
和田 俊和
和歌山大学
-
加藤 丈和
和歌山大学
-
瀬藤 英隆
和歌山大学システム工学研究科
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