グラフ構造に基づく潜在空間を用いた人物の追跡方式(一般セッション,Computational Photography)
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概要
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本稿では,単眼カメラ映像のみを用いて人の動きを追跡する方法を提案する.従来のパーティクルフィルタをベースとする方法では,自由度が高い,人のポーズを追跡することは非常に困難であった.この課題を解決する方法として,高次元空間をGPDM (Gaussian Process Dynamical Model)等の低次元の潜在空間にマッピングした上で追跡を行う方法が提案されているが,GPDM手法を時間的に複雑な人の動きに適用すると,追跡誤差が大きくなる.そこで,本稿では,時間的に複雑な人の動きを精度よく表現するために,GPDMをグラフ構造に拡張する(以下GPDMグラフと呼ぶ).同構造は,複数の潜在空間から構成され,各GPDM間の遷移を許容したものである.単眼カメラの映像のみを用いて人の動きを追跡する実験を行った結果,GPDMグラフを用いることにより,パーティクルフィルタのみで追跡する場合と比較し,9割程度追跡誤差を削減できることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2010-11-11
著者
-
高木 幸一
株式会社KDDI研究所
-
川田 亮一
株式会社kddi研究所
-
高木 幸一
(株)KDDI研究所
-
川田 亮一
(株)KDDI研究所
-
川田 亮一
Kddi研究所
-
徐 建鋒
(株)KDDI研究所メディアソリューショングループ
-
徐 建峰
株式会社kddi研究所
-
川田 亮一
KDDI R&D Labs. Inc.
-
川田 亮一
(株)KDDI研究所メディアソリューショングループ
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