| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2006-03-15 13:00
階層的パーティクルフィルタのための適応的サンプリング分布推定とその剛体の実時間姿勢推定への応用
○坂東誉司・柴田智広（奈良先端大）・清水幹郎（デンソー）・石井 信（奈良先端大） |
| 抄録 |
（和） |
高次元の隠れ状態時系列の推定にパーティクルフィルタ(PF)を用いる際，推定精度を維持するためには多くのサンプルが必要となり，現実的な時間で計算できない．こうした問題に対して，本研究で提案する手法では，状態空間の持つ階層構造を利用して階層化したモデルの各層からの予測分布の混合分布をサンプリング分布として採用し，混合比をオンラインEMアルゴリズムにより逐次推定する．
これにより，動的に変化する環境に応じて，どの階層からの情報を重視するかを適応的に決定し，階層間の相互作用のバランスを取り，精度の低下した階層の情報を他の階層の情報を用いて補うことで，サンプル数を少なく抑えつつ頑健で正確な追跡を実現することが可能である．ここでは剛体の姿勢推定及びドライバの頭部姿勢推定を例にとり，提案手法の有効性を確認する． |
| （英） |
One of the major drawbacks of Particle Filters (PFs) is that a large number of particles are generally required for accurate estimation of state variables lying in a high dimensional space, which is time-consuming. In many applications, the high-dimensional state variables can be hierarchically modeled and this study presents an adaptive proposal distribution which is a mixture of prediction densities computed in individual layers, and its mixture ratio corresponding to the reliability of each layer is determined by means of an on-line EM algorithm. The adaptive proposal distribution enables robust and accurate estimation with a few numbers of particles, which is demonstrated by computer simulations of pose estimation of a rigid object as well as real experiments of driver's head pose estimation in a real car. |
| キーワード |
（和） |
パーティクルフィルタ / 階層モデル / 実時間 / 姿勢推定 / オンラインEMアルゴリズム / / / |
| （英） |
particle filter / hierarchy / real-time processing / pose estimation / on-line EM algorithm / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 105, no. 657, NC2005-119, pp. 79-84, 2006年3月. |
| 資料番号 |
NC2005-119 |
| 発行日 |
2006-03-08 (NC) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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