| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2005-05-19 15:00
混合正規分布モデルを用いた赤外線画像からの車両検出
○平田奈美・関 真規人・奥田晴久・橋本 学（三菱電機） |
| 抄録 |
（和） |
赤外カメラを利用した車両検出について述べる．ITSに代表される道路交通流計測の画像処理技術では，通常，可視画像を用いるため，日照変化や天候の影響を受けやすいという問題があり，赤外カメラを用いることで，背景からの前景抽出を安定化する試みも行われている．しかし，赤外画像は可視画像に比べて低コントラストであることから，抽出された前景に対する車両の真偽判定を安定化させる枠組みが必要である．本研究では，方向コード画像（OCI: Orientation Code Image）空間で混合正規分布モデル(GMM: Gaussian Mixture Model) により車両の内部パターンを記述することで，車両の真偽判定を安定化させる．OCIは，緩やかな濃度勾配方向についても表現できるため，通常のコントラスト強調処理では表現することのできない車両の特徴（人工物のため直線成分を多く含む）を効果的に抽出する効果が期待できる．さらに，混合正規分布モデルを用いて車両の内部パターンを記述することにより，特徴分布に関するトポロジカルな関係を維持しながら，車両の個体差や些細な見え方の違いなどを吸収している．道路を赤外カメラで撮影した実画像評価により，本手法の有効性を確認した． |
| （英） |
This paper describes the vehicle detection method using infrared images. To avoid the influences of sunshine changes and variable weather on visible images, some research has been handling infrared images. It is necessary to stabilize the performance of investigation for the vehicle candidates. Because, the contrast of infrared images are lower than that of a visible images. In this paper, we propose the method that uses the Gaussian mixture models using OCI (Orientation Code Image) to express the internal pattern of a vehicle. OCI is the image expression that was encoded the orientation of the gray scale gradient for each pixel. OCI can express patterns that have weak contrast, because it handles the gradient values directly. We use the Gaussian mixture model to describe topological structures for the vehicle's internal patterns. Moreover, this approach can eliminate the influences caused by individual pattern differences. The evaluation test results showed the effectiveness of proposed method. |
| キーワード |
（和） |
車両検出 / 赤外線画像 / 混合正規分布 / クラス記述 / / / / |
| （英） |
Vehicle Detection / IR Image / Gaussian Mixture Model / Class modeling / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 105, no. 62, PRMU2005-7, pp. 37-42, 2005年5月. |
| 資料番号 |
PRMU2005-7 |
| 発行日 |
2005-05-12 (PRMU, MI) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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