オプティカルフロー分布を利用したMean Shift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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近年,動画像における移動物体の追跡手法としてMean Shift追跡が注目されている.Mean Shift追跡に関する多くの研究は色モデルを利用している.色モデルを用いる場合,追跡対象と背景の色が類似するとき追跡に失敗する可能性がある.また画像中で小さい追跡対象を追跡するために小さいウインドウサイズを設けると,追跡対象と背景の色モデルに明りような違いが少なくなり追跡に失敗することがある.これらの問題を解決するため,本論文では追跡対象の動きに着目し,オプティカルフロー分布を利用して動きをモデル化したフローモデルを提案する.フローモデルで追跡を行うため,モデルの更新を組み込み,収束条件を加える.更に色モデルとフローモデルそれぞれの問題点を克服するため,両モデルを統合したMean Shift追跡を提案する.3パターンのシーンに対して追跡実験を行った結果,統合モデルは追跡継続性を大幅に改善できることを確認し,提案手法の有効性を示した.
- 2007-04-01
著者
-
小西 亮介
鳥取大学大学院工学研究科情報エレクトロニクス専攻
-
齊藤 剛史
鳥取大学大学院工学研究科
-
小西 亮介
鳥取大学大学院工学研究科
-
大島 直也
鳥取大学
-
小西 亮介
鳥取大学
-
小西 亮介
鳥取大学工学部
-
大島 直也
鳥取大学大学院工学研究科
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