2009 Fiscal Year Annual Research Report
シミュレーション型動画像解析のためのモンテカルロモデリング法の構築
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19700174
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
川本 一彦 Chiba University, 総合メディア基盤センター, 准教授 (30345376)
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| Keywords | 逐次モンテカルロ法 / 粒子フィルタ / 数値シミュレーション / 階層ベイズ / 超解像処理 / トラッキング / 自己位置推定 / 時系列解析 |
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| Research Abstract |
前年度までに得られた成果として,階層ベイズに基づくモデリング法および数値シミュレーションと画像計測の融合技術の提案とその基本アルゴリズムの実装があげられる.今年度では,これらの技術をより実用的なものにするために高速化・大規模化および実データによる検証を実施した.まず,階層ベイズモデルの超パラメータ推定に現れる大規模な連立線形方程式を解くために,勾配探索型のアルゴリズムを導入し,従来よりも変数の数が大きな連立線形方程式を解けるようになり,さらに高速化も達成している.次に,数値シミュレーションと画像計測の融合技術の高速化として,動的に変化しないと見なせる静的なパラメータをオフラインで事前に訓練動画像データから推定しておき,オンライン推定からそれらのパラメータを外す戦略を採用した.さらに,この方法を歩行者間に働く相互作用のオンライン推定へ応用し,実動画像データにおいて検証を行った.実験検証では,ある歩行者の行動が他の歩行者からどのように影響を受けるかを検証し,オンライン推定した相互作用の力係数から,歩行者行動がいくつかの行動パターンに分類できることを示した.最後に,新たな研究課題として,風景を撮影した手持ちカメラ動画像から,そのカメラ運動をオンラインで推定する逐次モンテカルロアルゴリズムを提案した.複数のカメラ運動モデルを用意しておき,それらのモデル間を遷移する離散的なラベルを導入し,逐次モンテカルロ法でモデル間を確率的に遷移させながら,運動パラメータをオンライン推定できるようになった.
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