探索木を用いた複数画像での標的同定(追跡・検出,視覚情報処理,画像メディア処理・符号化,一般)

概要

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本研究では複数のアングルから撮影された画像から様々な状況変化やノイズに強い探索木による標的同定法を提案し,事前情報を持ったシミュレーションを行うことで標的同定における木探索の有効性を示した.従来の画像研究でも複数のカメラを用いた標的追跡手法の研究は行われてきた.しかし標的の性質が多岐にわたる,画像ごとの背景の変化が激しい,画像中にノイズが含まれるなどの各画像の状況により精度が低下する.そこで本研究ではゲーム理論の探索問題で用いられるモンテカルロ木探索を応用した新たな標的同定法の提案を行う.本手法は1台のカメラでは不可能だった障害物を含む標的の検出,追跡や様々な角度からの標的の特定,判別不可能なアングルから検出した標的の別アングルからの特定,また多量な画像データからの特定の標的抽出や情報抽出を目的とし,多種多様に変化し標的の類似性が低く一意に定めることのできない画像データを対象とする.この様な対象に統計的性質を用いることで,画像のデータがオクルージョンやノイズにより完全に一致しない場合でも,標的の性質の類似性が評価可能となり,それらの標的が同一のものであると判断し処理を施すことができるようになる.この探索手法を応用することで画像中から得られる様々な特徴情報から標的同定を行う際に最適な特徴とそれに基づいた画像変形手法を画像ごとに自動で与える応用力の高い標的同定ができる.
2010-03-08

探索木を用いた複数画像での標的同定(追跡・検出,視覚情報処理,画像メディア処理・符号化,一般)

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