著者

杉村 大輔 小林 貴訓 佐藤洋一 杉本 晃宏

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2006, no.115, pp.171-178, 2006-11-10

被引用文献数

2

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パーティクルフィルタを用いた人物追跡技術は,これまでに様々な手法が提案され その有用性が報告されている.一方で,追跡の安定化に有効な 画像以外の手がかりとして,環境属性情報がある.環境属性情報とは,対象シーン内の人物の存在可能性を意味し,これを追跡に利用することで人物が存在しにくい箇所への仮説の生成を抑制することができる. したがって環境属性情報は 効率的な仮説の生成に役立つと考えられる.この指標には,障害物の配置などの物理的な制約に依るもの,人物の行動履歴に依るものがある.本研究で提案する手法では,特に後者に焦点を当て,環境属性情報の獲得と追跡の枠組みへの統合を行う.具体的には,環境属性情報を混合正規分布で表現し,オンラインEMアルゴリズムにより人物行動履歴を逐次的に学習することで獲得する.さらに,ICONDENSATION の考えに基づき,追跡の枠組みに統合する. 実環境における実験により 本手法の有効性を確認した.Various tracking techniques based on particle filters have been proposed. To enhance the robustness of tracking, it is very significant to consider environmental attributes which represent an existing probability of people in a scene. They can be used for an effective hypothesis generation by considering the area where people are likely to exist. The environmental attributes can be considered in two aspects: the one is based on the physical configuration of objects in a scene and the other is based on the history of people activities. In this paper, we establish the history based environmental attributes that are updated by people tracking result everyframe using the online EM algorithm. Furthermore, we incorporate them into our tracking algorithm by using the ICONDENSATION framework. Our experimental results demonstrate the effectiveness of our method.