分散協調型画像理解システムに関する研究

1996 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 08408010
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 松山 隆司 京都大学, 工学研究科, 講師 (10109035)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 東海 彰吾 京都大学, 工学研究科, 助手 (50283627) ; 和田 俊和 岡山大学, 工学部, 講師 (00231035)
• Keywords: 分散協調型画像理解 / 分散協調視覚 / 分散観測 / Appearance Sphere / 動的背景モデル / 移動対象の抽出 / 対象追跡 / 広域シーン

Research Abstract

本年度は、研究の初年度として、以下の項目について研究を行い、研究の基礎を確立した。
1.多自由度カメラ雲台の開発:カメラのレンズ節点と雲台のパン・チルト回転軸を一致させた多自由度カメラ雲台(Appearance Sphere(APS)カメラ)を開発し、全方位画像が自由に撮影できるようにした。また、APSカメラに近い特性を持った市販のカメラをAPSカメラとして使うためのカメラキャリブレーション法を考案した。今後本研究では、こうしたAPSカメラを標準的撮像装置として用い、その特性を利用した分散型多視点動画像認識システムを開発する。
2.動的背景モデルを用いた背景差分アルゴリズムの考案:予め撮影しておいた背景画像と入力画像との差を計算し、移動対象を検出・追跡する背景差分の頑健性を向上させるため、木の葉やCRTなどのちらつきによる背景画像の動的な明度変化を分析し、そうした明度変化を表現するための動的背景モデルを考案し、実世界のビデオ画像を用いた実験によってその有効性を示した。
3.カメラ運動を利用した移動対象の抽出:APSカメラを動かしながら静止対象を撮影した場合、観測される画像上のオプティカルフローは、対象までの3次元距離に関わらず一定となる。この特性を利用した、動画像からの移動対象の抽出アルゴリズムを考案し、実験によってその有効性を示した。
4.広域シーンにおける対象追跡アルゴリズムの考案:道路網など公式シーンを対象とした移動対象の追跡では、分散配置された観測ステーションで得られた対象情報を照合し、対象の移動経路を求めることになるが一般にその結果は不安定である。この問題を解決するための方法として、観測ステーションを多段階、介装的にグループ化し、各グループ内で対象の照合・同定を多重に行い、得られた結果を統合することによって、対象の広域移動経路を求めるアルゴリズムを考案した。

Research Products

• [Publications] T.Wada and T.Matsuyama: "Appearance Sphere : Background Model for Pan-Tilt-Zoom Camera" Proc.of 13th International Conf.on Pattern Recognition. A718-A722 (1996)
• [Publications] T.Matsuyama and T.Wada: "Cooperative Spatial Reasoning for Image Understanding" International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence. Vol.11.No1(未定). (1997)