| 研究概要 |
1)定性的な集団構造の挙動解析方式
集団画像の中からヒストグラム逆投影法によって,特定のチームに属する選手の分布可能性画像を計算し,これにスケールの異なるガウスフィルタを畳み込んで,規模の選手の集団を作成する.この作業をそれぞれのチームについて行い,選手グループの階層構造,相互関係を表す定性的な状態表現をもとめる.この表現の時間的な変化を,集団間の関係の遷移として解析し集団の挙動を解析する手法を明らかにした.
2)選手の行為の定性的解析による行為の切れ目の検出
選手のプレーの様子を撮影した時系列画像の選手部分を2値化し,その時系列画像をx-y-tの3次元空間と考え,時間的連続性を保ちながら細線化を行うためのアルゴリズムを考案した.つぎに,そのなかから交点や分岐点などの特異点を検出し,選手の行う行為の特徴的変化点を検出する方法について実験を行った.
3)Active Netを用いた特定チームの選手の領域抽出
これもヒストグラム逆投影法を用いて特定チームに属する選手の存在分布画像を用いるが,ここではこれに対しActive Netの手法を適用し特定チームの選手だけを検出する方法を考案した.またActive Netの手法ではパラメータの制御の仕方によって形状の抽出能力や,収束性が変化するがこれを自動的に調整する方法を検討中である.
3)については研究報告に一部が掲載されている.また,1)はIEEEの国際会議に採録が決まっており,3)については電子情報通信学会誌に掲載される予定となっている.
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