講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-02-19 11:20
[ポスター講演]低ランク・TV正則化による時系列オプティカルフロー場のオンライン分離算法 ○小川 駿・酒井智弥(長崎大) PRMU2016-179 CNR2016-46 |
抄録 |
(和) |
本研究は観測者(カメラ)の自己運動の推定と,シーン中の運動物体の検出のために,動画像の見かけの動きを分離する.
見かけの動きはオプティカルフローと呼ばれており,観測者と物体それぞれの動きのオプティカルフローが重なり合ったものである.
観測者の動きによるオプティカルフロー場は観測者の並進と回転に関係付けられる基底となるオプティカルフロー場の重ね合わせである.
ゆえに時系列のオプティカルフロー場は共通の基底を持つ線形従属性がある.
一方,物体の運動によるオプティカルフローは物体が存在する時間と空間だけに生じるスパース性と局所性がある.
提案手法は,ある時刻のオプティカルフロー場が与えられたとき,その時刻以前のオプティカルフロー場と線形従属な成分と,スパースで局所性のある成分を求める.
運動物体の局所性を考慮に入れるために,TV正則化の項を加えて,その効果を評価する. |
(英) |
Estimation of camera egomotion and detection of moving object
both require separation of the apparent motions, a.k.a. the optical flow fields of an image sequence.
The egomotional optical-flow fields are composed of a few basis vector fields related to camera's translation and rotation,
which induces linear dependency between the frames of the optical-flow fields.
The moving objects superpose spatio-temporally local and sparse optical flows.
From a given sequence of optical-flow fields, our algorithm computes frame by frame
the sparse optical flow and the linearly dependent optical-flow fields.
We also introduce a total variation regularization to this optical-flow separation, and observe its effectiveness. |
キーワード |
(和) |
線形従属性 / ロバスト主成分分析 / ADMM / / / / / |
(英) |
linear dependency / robust PCA / ADMM / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 116, no. 461, PRMU2016-179, pp. 155-156, 2017年2月. |
資料番号 |
PRMU2016-179 |
発行日 |
2017-02-11 (PRMU, CNR) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
PRMU2016-179 CNR2016-46 |