空間的及び時間的な属性情報を導入した特徴点ベースの物体追跡(人物,顔,動作,生体認証・監視,<特集>画像の認識・理解論文)

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概要

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本論文では,複雑な背景下でも追跡対象に生じる見えの変化に対して頑健に追跡するために,所属属性と記憶属性の二つの属性情報を導入した特徴点ベースの追跡手法を提案する.所属属性は各特徴点が追跡対象の点か背景領域の点かを区別するためのものである.所属属性を用いることで,追跡対象の領域内に含まれる背景の特徴点を排除することができる.また,背景の特徴点が追跡対象に近づいていることを判断できるため,隠れが生じるか否かを事前に推定することが可能となる.記憶属性は出現頻度に応じて特徴点の保持期間を変えるための属性である.出現頻度が高い特徴点を長期間保持することで,追跡対象に一時的な変化が生じても信頼のおける過去の特徴点を保持しているため,モデルの劣化を抑えることが可能となる.比較実験では,これらの属性情報を導入することで,従来手法で課題であった見えの変化時の追跡失敗を防ぐことが可能であることを示す.
2013-08-01

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