差分情報に基づくパーティクルフィルタを用いた複雑環境下における物体追跡(一般セッション,時系列パターン認識)
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概要
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パーティクルフィルタは,多数の粒子による予測に基づく手法であり,ロバストな物体追跡アルゴリズムとして,様々な応用がなされている.しかし,物体の色や形状に基づく尤度計算によって各粒子の尤度を決定しているため,同じような色・形状を持った物体や背景に追跡領域が奪われてしまうという問題があった.そこで本論文では,同色背景や同色物体が潜む複雑環境下での高精度な追跡を目的とした,差分情報に基づくパーティクルフィルタを提案する.本提案では,フレーム間差分によって得られた動物体の情報を尤度計算に組み込むことによって,複雑環境下においても高精度な追跡を可能にしている.本アルゴリズムをソフトウェア実装し,バレーボールシーンのボール追跡に適用した結果,高精度な追跡が可能であることを確認した.
- 2012-02-02
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