Sampled-Volume-based Data Association Filterによる遮へいロバストな実時間複数人物追跡(画像認識,コンピュータビジョン)
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概要
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ビデオカメラを用いた複数人物追跡における主要なテーマの一つとして,遮へい時の物体-観測対応問題が挙げられる.すなわち,遮へいが生じると人物のシルエットが融合するため,シルエットを領域分割して,各々の人物に対応づける必要がある.本研究は,この問題に対して,SVDAF (Sampled-Volume-based Data Association Filter)を提案する.この実時間複数人物追跡アルゴリズムは,人物の形状をサンプル集合で近似して追跡することを基本としており,複数人物に対応する各々のサンプル集合に対して,予測競合領域排除原理を適用することで,遮へいに対してロバストな物体-観測対応を可能としている.この手法を用いて,等間隔を保ちながら,約3.5m×3mの追跡範囲内をランダムに歩行する人物を追跡したところ,約30秒間にわたって,5人の実時間同時追跡が可能であった.実験の結果から,遮へいが生じやすい複数人物の歩行状況において,SVDAFの基本的な有効性が示されたものと結論した.
- 2007-10-01
著者
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