拡張K-means Trackerによる物体の追跡
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概要
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本論文では、拡張K-means Trackerという非剛体対象を追跡できるアルゴリズムを提案する。本研究グループが提案しているK-means trackerでは二つの問題点が残っている。1) 追跡対象と類似している色を持つ背景画素が追跡領域に混入された場合、その背景画素を誤ってターゲット画素としてクラスタリングされ、追跡が不安定になる可能性が高い。2) 入力画像内の追跡対象が極端に大きい場合、ターゲット中心から離れたターゲット画素の画像空間内の距離が大きくなり、間違って背景画素としてクラスタリングされる可能性が高くなる。拡張K-means Trackerでは、二つの拡張によって従来の問題を解決する。1) 3次元空間内の奥行き情報を追加し、画素の特徴空間を5次元から6次元に拡張する。1) マハラノビス汎距離による画像内の画素位置の情報を表現する。比較実験により提案手法の有効性を確認できた。
- 2011-01-13