| 研究課題/領域番号 |
12555151
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
清水 英範 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (50196507)
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| 研究分担者 |
堤 盛人 東京大学, 大学院・工学系研究科, 講師 (70292886)
森地 茂 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (40016473)
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| キーワード | オプティカル・フロー / 光学勾配法 / 正則化 / 自動車交通 / 挙動解析 |
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| 研究概要 |
1.光学勾配法の整理 光学勾配法は、オプティカルフローの二つのパラメータに対し、一つの基本拘束式が導かれるのみで、解を一意に得ることは不可能である。この問題を解くために正則化手法は種々提案されてきたが、その基本的アプローチを以下に整理する。
(1)観測方程式数の増加:(a)ある空間領域においてオプティカルフローを一定と仮定する空間的局所最適化法、(b)ある時間領域においてオプティカルフローを一定と仮定する時間的局所最適化法、(c)各ピクセルにおいて色情報(RGB,HIS等)を利用する、すなわち各チャンネルごとに基本方程式を適用するマルチスペクトル拘束法、(d)各ピクセルにおいて濃淡値の空間微分値も不変と仮定する、すなわち濃淡値の2階微分値を用いる2階微分法、(e)上記の統合法
(2)新たな条件の付加:(a)空間的な滑らかさを条件として付加する空間的大域最適化法、(b)時間的な滑らかさを条件として付加する時間的大域最適化法、(c)上記の統合法
2.整理した手法の実証比較
対象は、現在普及している一般家庭用のビデオカメラにより得られた動画像(撮像間隔1/30秒)であり、一般幹線道路における自由流の交通状況である。時間的局所最適化法は、撮像間隔1/30秒では仮定が不適切であり、良好な結果が得られなかった。マルチスペクトル拘束法、および2階微分法は自由度が1(パラメータ数2、観測方程式数3)と低いため、非常に不安定な解となる。空間的時間的大域最適化法では、オプティカルフローの滑らかさを条件として付加し、これが、オプティカルフローを平滑化することになるためオ過小推定された結果が多くなった。基本的アプローチの中で比較的良好な結果を示したものは、空間的局所最適化法であった。空間的局所最適化法を適用すれば、2次元画像上においてのみならば、車両のトラッキングは十分に可能であることを確認した。
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