| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2007-03-15 10:30
特徴点群追跡による人物部分領域の同定
○牧野 明・浮田宗伯・木戸出正継（奈良先端大） |
| 抄録 |
（和） |
本研究では，画像中に大きく撮像された部分領域の追跡問題に焦点を当て，画像中に撮像された人物部分
領域（頭，前腕，手など）を継続的に追跡する手法を提案する．従来の対象領域全体を1 つのモデルで表現した手法
では，対象領域と同じテクスチャをもった隣接領域との誤追跡を避けることは難しい．そこで本研究では，この隣接
類似領域（同じ着衣の前腕と上腕など）との誤追跡を避けるため，対象領域上に存在する特徴的な点の集合を追跡対
象とみなし，対象領域を追跡する．本手法ではさらに，パーティクルフィルターを用いた確率的アプローチにより実
現することで，追跡の安定性を確保する．さらに，ランダムサンプリングを用いたロバスト推定手法を用いた外れ点
除去により，リアルタイム性を確保したまま，遮蔽に対応したロバストな追跡を実現している．提案手法の有効性を
示すために，人物の部分領域にズームアップした動画像を用いて追跡実験を行った． |
| （英） |
In this research, we focus on how to track a target region (e.g., head, hand, and etc.) of a person
observed in the zoomed-in images. Most of previous tracking methods express a target with a single model. With
the single model, however, it is very di±cult to continuously track the target region without confusing it and its
neighboring similar body-part (e.g., the forearm and the upper arm) because they might have the same texture
patterns. In our method, a group of feature points in the target region is extracted and tracked as the model of the
target region in order to avoid the miss tracking. Small di®erences between the neighboring regions can be veri¯ed
by focusing only on the feature points. In addition, (1) the stability of tracking is improved using Particle ¯ltering
and (2) tracking robust to occlusions is realized by removing unreliable ourlier points with a robust estimation
technique using random sampling. Experimental results demonstrate the e®ectiveness of our method even when
occlusions occur. |
| キーワード |
（和） |
対象追跡 / ズームアップ追跡 / 特徴点群追跡 / パーティクルフィルタ / / / / |
| （英） |
Object tracking / Tracking zoomed-in images / Feature-points tracking / Particle filtering / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 106, no. 605, PRMU2006-240, pp. 31-36, 2007年3月. |
| 資料番号 |
PRMU2006-240 |
| 発行日 |
2007-03-08 (PRMU) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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