離散型DPと解析的DPの統合による動画像中の物体追跡(テーマセッション,コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習と最適化,一般)
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概要
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一般的な動的計画法(DP)による動画像中の物体の追跡は,画像サイズや物体の変形パラメータ(平行移動,拡大縮小,回転など)の増加により計算量が非常に大きくなる.これに対し,解析的DPの導入により計算量の低減を図った追跡手法が提案されている.解析的DPとは,目的関数を部分的に連続関数(2次関数)表現することで微分可能とし,その上でDP の再帰計算を適用することで,高速に最適解を求める手法である.しかし,これまでの解析的DPを用いた追跡手法は,本来複雑な目的関数を各フレームにつき1つの2次関数で表現していたため,その追跡精度には限界があった.そこで本論文では,各フレームにつき複数の2次関数を用いて目的関数を表現することで,解析的DPの高速性を保ちながら,より高精度な追跡を行うことができる手法について提案する.
- 2010-08-29
著者
-
内田 誠一
九州大学大学院システム情報科学研究院知能情報工学部門
-
馮 尭楷
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
内田 誠一
九州大学 大学院システム情報科学研究院
-
藤村 一行
九州大学大学院システム情報科学府
-
Feng Yaokai
九大 大学院システム情報科学研究院
-
フォン ヤオカイ
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
川野 裕希
九州大学大学院システム情報科学府
-
フォン ヤオカイ
九州大学大学院システム情報研究院
-
内田 誠一
九州大学大学院システム情報科学府
-
内田 誠一
九州大学大学院 システム情報科学研究院
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