| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2011年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2010年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2009年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| 研究概要 |
本研究では,ステレオカメラやKinectで獲得する色情報と奥行き情報をフル利用することによって,ビデオレートで注目選手(髪の毛,顔,頭部)を自動的に検出,追跡するシステムを提案している.提案システムでは, 1)各画素の特徴は6次元のベクトル(3次元色空間, 3次元ワールド座標)で表現する. 2)ピクセルワイズのクラスタリングの方法を利用する. 3)前景(髪の毛,顔,頭部)と背景のクラスタ中心の特徴ベクトルをオンラインで学習・更新する.従って,髪の毛の色とスタイルに関わらず,照明変化があっても,髪の毛と類似している色を持つ背景の前でも安定な追跡が行える.また,前景の初期学習対象を顔,或は顔と髪の毛とすれば,顔あるいは頭部の追跡システムになる.
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