判別的なペア特徴選択によるトラッキング手法(一般セッション,パターン認識とメディア理解のフロンティアとグランドチャレンジ)
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概要
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本稿では、画像情報による高性能な対象追跡手法を提案する。本手法は、路車協調型安全運転支援システム(DSSS)の中核となり、交通事故による死傷者の削減を目指す。本手法は、道路上方に設置されたビデオカメラからのグレースケール画像を入力とし、毎フレーム、車両を検出し、その移動軌跡を追跡する。本手法では、正例・負例の判別性の高い画素ペア特徴の選択を採用し、追跡対象となる車両が追跡領域の中心にある画像を正例、追跡対象となる車両が追跡領域の中心に無い画像を負例として、この両者を判別することで、追跡対象車両の位置精度の高い追跡を行う。提案手法は、照明条件および交通状況の変化に頑健かつ精度の高い追跡能力を持つことが示された。これにより、特に、追跡対象車両のコントラストが低く、周辺画像に高コントラストな特徴点が多数存在した場合でも、安定した追跡が行えることを示した。
- 2009-12-10
著者
-
栗田 多喜夫
筑波大学
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
西田 健次
(独)産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門
-
栗田 多喜夫
広島大学大学院工学研究院
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門|筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
栗田 多喜夫
(独)産業技術総合研究所
-
栗田 多喜夫
筑波大学大学院システム情報工学研究科:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
東久保 政勝
住友電気工業株式会社システム事業部
-
東久保 政勝
住友電気工業株式会社情報通信研究所
-
Kurita Takio
Electrotechnical Laboratory
-
Kurita Takio
Electrotechnical Laboratory Agency Of Industrial Science And Technology
-
東久保 政勝
住友電気工業株式会社
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