SIFT特徴量に基づくMean-Shift探索による特徴点追跡(<特集>動画像解析)

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概要

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KLT法(Kanade-Lucas-Tomasi Feature Tracker)による特微点追跡アルゴリズムは高速であり広く利用されているが,人などの非剛体の特徴点追跡に失敗することがある.本論文では,回転・スケール変化・照明変化による画像の変化に不変なSIFT(Scale Invariant Feature Transform)特徴量を用いたMean-Shif七探索による特徴点追跡法を提案する.評価実験により,回転やスケール変化を含む対象物体の移動に対しても追跡可能であることを確認した.また,追跡結果の表現法として,追跡点をセグメンテーションすることなく動線を表現する方法について述べる.点の移動方向と密度により表示する色を決めることで,移動の方向と頻度を表現する.本手法により,長時間に及ぶ人の追跡結果をビジュアライゼーションし,移動の流れが表現されていることを示す.
一般社団法人情報処理学会の論文
2008-03-15

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