2005 Fiscal Year Annual Research Report
2次元連続DPによる動画中の対象物のスポッティング認識とトラッキング
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16500115
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| Research Institution | The University of Aizu |
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Principal Investigator |
岡 嶐一 会津大学, コンピュータ理工学部, 教授 (60347242)
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| Keywords | 動画像認識 / トラッキング / セグメンテーション / 時系列パターン検索 / 移動物体認識 / スポッティング / 連続DP / マッチング |
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| Research Abstract |
ビデオなどによる動画像で捉えられる物体について、動画像による見え方の変化は2種類ある。一つはビデオカメラが移動することによって、対象の物体の形状が変化しなくても、見え方が異なる場合である。あと一つは、カメラは移動しなくても、対象物の形状が変形することで、見え方が異なってくる場合である。いずれの場合も、これらを動画像から認識することは困難な課題とされている。その困難さは主として、1)対象物のフレーム画像からのセグメンテーション、2)変形する物体のスナップショットである単一フレーム画面での認識、3)変形する物体を示す部分画像系列におけるpixel対応(トラッキング)、4)動きを含めた対象物の認識、の機能の実現に存在する。提案している「2次元連続DP」は、上記の4つの困難点の解決を目的としている。現時点の「2次元連続DP」による上記の課題解決の到達段階を述べる。1)と2)については対象物の参照画像が事前に用意されていたとき、参照画像部分の画像変形が、拡大1/2から2倍までの大きさ非線形の変形と回転が+-45度以内の変形が同時的に生じても、参照画像に類似する部分画像を入力画像中から切り出すことが可能となっている。3)、4)の機能はここにおける1)と2)の機能の時系列画像への適用によって実現できる。今年度は、参照画像を入力画像中からスポッティング認識する際における画像間のpixel対応を良好に行うために、スポッティングされた画像における対応点群についてそれらが連続性と単調性をもつようにする、すなわち、対応点がつくる画像が対応もとの画像と非線形の変形を許していても自然な2次元的な相対関係をもつようにする、アルゴリズムの開発を行った。これにより、トラッキングの性能も向上することが期待される。また、本手法に関連して動画像の検索の予備実験として、時系列パターンである歌声音声の検索実験を行い良好な結果を得ている。
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Research Products
(2 results)
