| 講演名 | 2004-12-17 まばらに配置された複数視点の画像からのパラメトリック固有空間学習法 : 円筒近似された人物頭部モデルによる見え方の補間(テーマセッション(2))(ユビキタスコンピューティングのためのパターン認識・メディア理解,一般) 田中 秀典, 北原 格, 斎藤 英雄, 村瀬 洋, 小暮 潔, 萩田 紀博, |
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| 抄録(和) | 来るべきユビキタス社会に向けて,センサを用いた人物の行動・状況理解の重要性が高まっている.ビデオカメラを用いた人物の行動・状況の理解においては,実際に監視カメラなどによって得られる映像データから、いかに効率的に個々の見え方の学習をするかが問題となる.本稿では,まばらに配置した複数カメラで撮影した映像を用いた固有空間の生成学習法について述べる.まず,円筒などの簡易3次元形状モデルを介して被写体の見え方を補間することにより,様々な見え方を再現し,それらを用いて固有空間の生成を行う.新たな映像が獲得された場合,固有空間での距離情報を用いてそれに最も近い補間画像を検出し,置換する.実際に室内に設置した複数カメラに撮影された映像から切り出した多視点顔画像に対して本手法を適用し,新しい見え方を反映した再構成を繰り返すことで,顔画像識別のために構築した固有空間の識別能力が向上することを実験的に検証する. |
| 抄録(英) | In this paper, we propose a learning method of parametric eigenspace using sparsely distributed multiple cameras. Personal identification is one of the most important purposes to install video sensors to the ubiquitous computing environment. However, when the sensor is actually used in the real world, we cannot always capture the desired appearance information, because it is not possible to completely control target objects (e.g. pedestrians). To tackle with this problem, we automatically interpolate the object's appearances which are captured by sparsely distributed multiple cameras through a cylindrical 3D model, and generate an initial eigenspace with them. When a new image is captured, an interpolated image which is the most similar in the eigenspace to the input image is replaced. Repeating this procedure, we can reconstruct the eigenspace with the new data set. Experimental results show that the discernment capability of the initial eigenspace is improved by repeating the updating process. |
| キーワード(和) | 簡易3次元形状モデル / パラメトリック固有空間法 / 学習 / 補間 / 多視点映像 |
| キーワード(英) | approximation 3D model / parametric eigenspace method / learning / view interpolation / multiple videos |
| 資料番号 | PRMU2004-137 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2004/12/10(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | まばらに配置された複数視点の画像からのパラメトリック固有空間学習法 : 円筒近似された人物頭部モデルによる見え方の補間(テーマセッション(2))(ユビキタスコンピューティングのためのパターン認識・メディア理解,一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Parametric eigenspace method with sparsely distributed multiple cameras |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 簡易3次元形状モデル / approximation 3D model |
| キーワード(2)（和/英） | パラメトリック固有空間法 / parametric eigenspace method |
| キーワード(3)（和/英） | 学習 / learning |
| キーワード(4)（和/英） | 補間 / view interpolation |
| キーワード(5)（和/英） | 多視点映像 / multiple videos |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 田中 秀典 / Hidenori Tanaka |
| 第 1 著者 所属（和/英） | ATR知能ロボティクス研究所:慶應義塾大学大学院理工学研究科 Intelligent Robotics and Communication Laboratories, ATR:Graduate School of Science and Technology, Keio University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 北原 格 / Itaru Kitahara |
| 第 2 著者 所属（和/英） | ATR知能ロボティクス研究所 Intelligent Robotics and Communication Laboratories, ATR |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 斎藤 英雄 / Hideo Saito |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学大学院理工学研究科 Graduate School of Science and Technology, Keio University |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 村瀬 洋 / Hiroshi Murase |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 名古屋大学大学院情報科学研究科 Graduate School of Information Science, Nagoya University |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 小暮 潔 / Kiyoshi Kogure |
| 第 5 著者 所属（和/英） | ATR知能ロボティクス研究所 Intelligent Robotics and Communication Laboratories, ATR |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 萩田 紀博 / Norihiro Hagita |
| 第 6 著者 所属（和/英） | ATR知能ロボティクス研究所 Intelligent Robotics and Communication Laboratories, ATR |
| 発表年月日 | 2004-12-17 |
| 資料番号 | PRMU2004-137 |
| 巻番号（vol） | vol.104 |
| 号番号（no） | 524 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |