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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2009-02-05 10:25 パーティクルフィルタの拡張に関する検討 ～ 動画像のフロー推定への応用 ～ ○覚幸典弘・小川貴弘・長谷山美紀（北大）  ITS2008-61 IE2008-231 |
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| 抄録 | （和） | 本文では，パーティクルフィルタを拡張し，ヘルムホルツ分解定理に基づくフロー推定法に応用する．提案手法では，互いに影響を与える2 つの状態変数を含む状態遷移モデル，および一時刻前の観測が影響を与える観測モデルを用いる．これらのモデルを従来のパーティクルフィルタで用いる場合，従来法の仮定である，現時刻の状態変数の値が一時刻前の自身の値に従属すること，および現時刻の観測の値が現時刻の状態変数の値に従属することを満たさない．そのため，上述のモデルを満たす仮定を新たに用いることで，パーティクルフィルタを拡張する．さらに本文では，拡張したパーティクルフィルタをヘルムホルツ分解定理に基づくフロー推定法に応用する．提案手法では，2 つの状態変数を順方向および逆方向のフローとして，それぞれの状態遷移モデルをフローの性質に基づいて定義する．また，勾配法および平行移動を表す成分に注目して拡張したヘルムホルツ分解定理のモデルを用いて，観測モデルおよび観測密度を定義する．これらの定義に基づくパーティクルフィルタでは，一時刻前の推定誤差の影響を受けない，輝度値の勾配，回転，発散，および平行移動に基づくフロー推定が可能である．その結果，高精度なフロー推定法が実現される． |
| （英） | This paper extends a particle filter and applies it for a flow estimation method based on a Helmholtz decomposition theorem. The proposed method utilizes a state transition model including two state variables affecting each other and an observation model affected by a previous observation. These models do not satisfy traditional particle filter’s assumptions that the current state variable depends only on itself at the previous time and the current observation depends only on the current state variable. Therefore, the proposed method utilizes the new assumptions satisfying the above models for the extension of the traditional particle filter. Furthermore, the modified one is applied for the flow estimation method based on the Helmholtz decomposition theorem. The flows whose directions are forward and backward are utilized as the two state variables. For each state variable, the state transition model is defined from properties of the flows. The observation model and an observation density are defined from a gradient-based method and a model of the Helmholtz decomposition theorem extended based on a transitional component. The modified particle filter with these definitions can realize the flow estimation based on gradients of intensities, rotation, divergence, and translation in such a way that the estimation errors included in the previous flows do not affect its scheme. Consequently, an accurate flow estimation can be achieved. | |
| キーワード | （和） | パーティクルフィルタ / 状態変数 / 観測 / フロー推定 / / / / |
| （英） | Particle filter / State variable / Observation / Flow estimation / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 108, no. 425, IE2008-231, pp. 157-162, 2009年2月. | |
| 資料番号 | IE2008-231 | |
| 発行日 | 2009-01-28 (ITS, IE) | |
| 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 | ITS2008-61 IE2008-231 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE ITS ITE-HI ITE-ME ITE-AIT |
| 開催期間 | 2009-02-04 - 2009-02-05 |
| 開催地（和） | 北海道大学大学院 情報科学研究科 |
| 開催地（英） | Graduate School of Information Science and Technology Hokkaido Univ |
| テーマ（和） | ITS画像処理，映像メディアおよび一般 |
| テーマ（英） | Image Processings for ITS, Visual Media Engineering, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2009-02-IE-ITS-HI-ME-AIT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | パーティクルフィルタの拡張に関する検討 |
| サブタイトル（和） | 動画像のフロー推定への応用 |
| タイトル（英） | A Note on Extension of Particle Filter |
| サブタイトル（英） | Application for Flow Estimation of Image Sequence |
| キーワード(1)（和/英） | パーティクルフィルタ / Particle filter |
| キーワード(2)（和/英） | 状態変数 / State variable |
| キーワード(3)（和/英） | 観測 / Observation |
| キーワード(4)（和/英） | フロー推定 / Flow estimation |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 覚幸 典弘 / Norihiro Kakukou / カクコウ ノリヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小川 貴弘 / Takahiro Ogawa / オガワ タカヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長谷山 美紀 / Miki Haseyama / ハセヤマ ミキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2009-02-05 10:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | ITS2008-61, IE2008-231 |
| 巻番号（vol） | vol.108 |
| 号番号（no） | no.424(ITS), no.425(IE) |
| ページ範囲 | pp.157-162 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2009-01-28 (ITS, IE) |
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