ウォークスルーシミュレータに適した写実的アバタ生成のためのコードブックに基づく背景差分(複合現実感,仮想都市,及び一般)

概要

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筆者らは、仮想環境と共に遠隔の人物の写実的アバタを提示することで、移動・作業と会話を含むタスクに関する評価実験や遠隔作業支援を行うことのできるウォークスルーシミュレータ(WTS)を開発している。本稿では、写実的アバタ生成のためのカメラ映像からの前景(人物)抽出手法として、1)実時間性の高さ、2)消費メモリの少なさ、3)ノイズの少なさ、4)前景境界の正確さ、の4つの指標を考慮した、コードブックに基づくマルコフランダム場(MRF)モデルを用いた背景差分法を提案する。本手法では、実時間性の高い実装と消費メモリの抑制のためにコードブックに基づくアプローチを、ノイズ低減や正確な前景輪郭獲得のためにエッジを保存するMRFモデルを採用する。MRFモデルは尤度項を推定するために確率的な観測を必要とするが、提案手法では、オンライン混合正規分布を用いてコードブック中の各コードワードの確率を推定し、グラフカットを用いたMAP-MRF(MAP:Maximum A-Posterior)アプローチにより背景差分を行う。
2009-10-01