Kalman-filter予測を用いた特徴点マッチングとMean-Shift探索の統合による広域特徴点追跡(一般セッション,機械学習と視覚情報処理の接点,及び,社会テーマ:ハイリスク作業支援)
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概要
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Mean-Shiftを利用した特徴点追跡手法では,追跡対象の大きな移動に伴い,画像上における特徴点の移動距離が大きくなると,Mean-Shift探索の結果が局所解に陥り,探索に失敗することがある.本研究では,Kalman-filter予測に基づいた特徴点マッチングにより連続フレーム間での大域的な特徴点の対応付けを行った後に,対応点からMean-Shift探索することで詳細な特徴点の追跡を目指す.これにより,Mean-Shiftの欠点である局所解に陥る問題を解決する.シミュレーション実験を行い,特徴点の移動距離毎の追跡精度を評価した.提案手法は比較対象に比べ,特徴点の平均追跡誤差を小さく保ちながら追跡することができた.また,スポーツを撮影した映像に対して提案手法を適用し,スポーツ選手の追跡を行った.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-08-26
著者
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