特徴選択と複数のサブトラッカによるMean Shift追跡(一般セッション,クロスモーダル)
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概要
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本論文では,特徴選択手法と複数のサブトラッカを組み合わせたMean Shift追跡を提案する.提案手法は(1)特徴選択手法により背景環境の変化に頑健である,(2)複数のサブトラッカを用いることで追跡対象の形状変化に頑健であり,かつ正確なモデル化を実現する,(3)サブトラッカ数をフレーム毎に適応的に変化させることで追跡対象の急激なスケール変動に対応する,の特長をもつ.提案手法では,最初に前フレームで与えられた親トラッカをもとに,特徴選択によりフレームに応じて特徴量を選択する.次に親トラッカよりフレームに応じて複数個のサブトラッカを生成する.サブトラッカは各特徴量に基づきMean Shift追跡を適用させ追跡対象の領域を推定する.最後にサブトラッカの排除と統合処理により,追跡対象のモデル化と親トラッカの生成を行う.実験結果を通じて,処理時間の問題は残すものの提案手法は従来手法に比べ高い追跡精度を得られることを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2010-01-14
著者
-
齊藤 剛史
九州工業大学大学院情報工学研究院システム創成情報工学研究系
-
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
-
丸山 康平
鳥取大学大学院工学研究科
-
小西 亮介
鳥取大学
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