| 研究課題/領域番号 |
18K18070
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 (2021)
名古屋大学 (2018-2020) |
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研究代表者 |
川西 康友 国立研究開発法人理化学研究所, 情報統合本部, チームリーダー (50755147)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2019年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 人物追跡 / 時空間データドロップアウト / 広域監視 / 人物照合 / アンサンブル学習 / アンサンブル追跡 / フレームドロップアウト / 離散最適化 / Trajectory Ensemble / 弱追跡器 / カメラ間人物追跡 / 人物再同定 / カメラ内追跡 / Camera Dropout / カメラネットワーク |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、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を開発した。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、それによって得られる多数の追跡結果をアンサンブル学習とのアナロジーから「弱追跡結果」とみなして統合する。これにより、カ メラ視野内/カメラ視野間の人物追跡における重大な問題である、照明変化や他の物体によ る遮蔽などにより一時的に見えの変化が起こり、追跡が途切れてしまう問題に対処した、広域にわたる人物追跡手法を提案した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
今や監視カメラはあらゆるところに設置されつつある。監視カメラ映像中の人物がどこから来てどこへ行ったのかを集計するためには、人物を多数のカメラ視野間にわたって追跡する必要があるが、精度良く人物の移動軌跡を得ることは困難である。本研究では、一時的な見えの変化による追跡の失敗を改善することができる手法を提案した。本研究が取り組んだ広域の人物追跡は、防犯やマーケティングなど、様々な分野での利用価値がある。
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