時空間データドロップアウトに基づく広域人物追跡

2019 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 18K18070
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: 川西 康友 名古屋大学, 情報学研究科, 講師 (50755147)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: 時空間データドロップアウト / フレームドロップアウト / カメラ内追跡

Outline of Annual Research Achievements

本研究課題では，広域を多数の固定カメラで観測しているシーンにおける，カメラ視野内及びカメラ視野間にわたる人物追跡を精度良く行うための手法の開発を目的としている．複数のカメラ視野内・及びカメラ視野間にわたる人物追跡は，広域監視やマーケティングのための重要な要素技術である．
本研究課題では，特に追跡における新しい概念である「時空間データドロップアウト」を提案しており，それによって得られる多数の微妙に異なる追跡結果を，アンサンブル学習のアナロジーから「弱追跡結果」とみなして統合することで，高精度な多人数の人物追跡を実現する技術の開発を行っている．
今年度は，昨年度に引き続きカメラ視野間にわたる人物追跡法のさらならる発展及び，新たにカメラ視野内での制度の良い人物追跡を目指して研究を行った．前者については，人物照合方法に離散最適化アルゴリズムを取り込み，多数の人物を同時に複数カメラ間で照合する際の精度の向上を図った．一方，後者については，カメラ視野内での人物追跡の研究のために公開されている既存データセット及び多物体追跡の最新手法を調査し，提案の時空間データドロップアウトの概念を組み込んだ手法を開発した．通常の人物追跡は瞬間的なオクルージョンに弱いのに対し，カメラのフレームをランダムにスキップしながら人物追跡を複数回実施し，その結果を統合することでオクルージョンに頑健な人物追跡手法について検討を行った．

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

今年度は，昨年度検討したカメラ間人物追跡手法に関連し，最適化によって人物追跡を行う手法を提案し，論文誌に投稿した．また，今年度のテーマである，カメラ内人物追跡に対して，既存の公開データセットであるMOT16データセットを用い，手法の検討を行った．そして，時空間データドロップアウトの考え方を導入した複数人物追跡アルゴリズムの構築を行った．ただし，論文化がやや遅れているため，今後加速する予定である．

Strategy for Future Research Activity

今後，カメラ内人物追跡手法に関しての評価を更に詳細に行い，論文投稿を目指す．また，カメラ間・カメラ内の人物追跡手法を統合し，広範囲に亘って人物を追跡し続けるシステムの開発を目指す．