見えの生成モデルに基づく物体追跡
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概要
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画像上での物体の見えの変化を記述する確率的な生成モデルを導入し,見えの変化に対して追従性の高い物体追跡法を提案する.提案手法では,物体の見え方変化をパラメトリック固有空間法を用いて事前に学習し,学習画像から構成した固有部分空間上における学習多様体として表現する.この学習多様体上で次時刻での物体の見えを確率モデルによって生成し,観測画像と比較して尤度評価する.この生成的な方法は,ある 1 方向から撮影した物体の固定的なテンプレートを用いる方法に比べて,テンプレートを逐次更新していることに相当するため,見えの変化に対して追従性を高めることができる.ただし,一般に,学習多様体は複雑な形状の曲線や曲面となり,物体の向き変化とその投影画像との関係は非線形になる.そのため,学習多様体上の時系列モデルの解析的な扱いは困難になる.そこで,パーティクルフィルタを用いて追跡アルゴリズムを構築する.実画像を用いた実験によりその有効性を示す.
- 2010-05-20
著者
-
杉本 晃宏
国立情報学研究所
-
井宮 淳
千葉大学総合メディア基盤センター
-
川本 一彦
千葉大学総合メディア基盤センター
-
杉本 晃宏
National Institute Of Informatics
-
米川 達弥
千葉大学大学院融合科学研究科
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