| 研究概要 |
これまで行なった,廊下のシーンからの人の検出,人が検出された場合の顔の位置の決定,顔の位置ががわかった場合の顔の向きの決定,種々の方向を向いた顔からの人の認識の研究を統合して動かすことにより,全体の整合性を確かめた(全員).具体的には,
1:廊下を歩く複数の人を追跡し,顔を抽出する研究を行なった.すでに,オプティカルフローを用いた手法を得ているので,今度は色の変化を用いることにした.廊下の正反射特性により,単純な背景差分では人を検出することができない.そこで,人がいると廊下の色ががどのように変化するかを学習し,その結果に基づいて確率的に人の位置を求め方法を得た.(白井,先山)
2:カメラがどこを見たらいいかを決定するための評価関数を,画像内の人に関してこれまでに得られている情報と将来得られる情報の確率に関して定式化した.また,長い廊下でカメラが多数ある場合,1つのカメラの視界から消える人に関して将来得られる情報を再帰的なシミュレーションによって確率的にモデル化した.(白井,島田)
3:PCクラスタシステム構築し,複数カメラ間のコミュニケーションに基づく分散処理によって,広域を高速にモニターする実験を行なって,その効果を確認した.(三浦,島田)
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