2012 Fiscal Year Research-status Report
ビデオ画像からの自動背景推定に基づく注目物体の領域分割技術の開発
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23700202
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| Research Institution | Toyohashi University of Technology |
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Principal Investigator |
菅谷 保之 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (00335580)
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| Keywords | 奥行き情報を考慮した前景抽出 |
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| Research Abstract |
平成24年度は、前景領域の抽出の高速化と精度向上を目的として、前年度までに提案した手法に奥行きセンサーから得られる情報を加えた新しい手法の検討を行った。まず、複数の奥行きセンサーから得られる奥行き情報を統一した座標系で表現するためのセンサーの校正手法の検討および実験を行った。これは、複数の奥行きセンサーから得られる共通物体の３次元形状が一致するようなセンサー間の相対運動を2段階の位置合わせ手法によって求めるものである。初めに手動で選択した共通領域の重心を合わせて３次元データの特異値分解により大まかな初期位置合わせをする。次にICPアルゴリズムによってより詳細な位置合わせを行い、複数センサーの校正を実現する。実験結果より、位置合わせに使用する共通領域の選択の精度によりセンサーの校正の精度が大きく影響することがわかった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
平成24年度は、前景領域の抽出の高速化と精度向上を目的とした。高速化と精度の向上を同時に実現するために、奥行きセンサーから得られる情報を加えた新しい手法を検討し、まず複数の奥行きセンサー奥行き情報を統一した座標系で表現するためのセンサーの校正を行った。提案手法により奥行きセンサーの校正が行えることを確認したが、(1) センサー校正に使用する共通な物体点列の選択により校正結果が不安定になる、(2) 使用するデータ量が多く、計算時間がかかる、という問題点がわかり、その解決方法をしている。そのため、今年度の達成度としては、当初計画の75%程度と判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
まず、昨年度進めた奥行きセンサーの校正手法の修正を行う。問題点への解決策として、カラー画像上で対応付けの容易な物体を使用し、その少数の対応データを用いて校正を行う。これにより、校正に使用する共通データの選択の問題と計算時間の問題を同時に解決する。第1四半期までに奥行きセンサーの校正を実現し、奥行きセンサーから得られる情報をもとに、昨年度までに提案したセグメンテーション手法にさらにシーンの奥行き情報を加えることで、セグメンテーション精度を向上させるとともに、計算時間を削減してリアルタイムで動作可能な手法を提案する。第2四半期までに提案手法の骨子を確立し、その後、実験システムを作成して提案手法の検証および、問題点の改善を行っていく。
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
提案手法の有効性確認のためのシステム作成に必要なセンサーを購入する予定である。その他には研究資料の収集や研究成果の発表のための出張費用として使用する。
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