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本年度は主にハンディカメラなど移動型のカメラにより撮影された画像を解析するための方法を、実際の撮影画像を元に検討した。これにより、移動カメラから撮影した映像においても、人の顔や手といったある程度色や形状の特徴が既知である場合にはCONDENSATIONアルゴリズムによる追跡が有効であること、また移動カメラ自身の動きを連続的に推定するためには、時系列上の画像フレームを3次元時空間画像として扱い、時空面においてスライスした画像においてエッジを抽出する手法が有効であることを改めて確認した。現在、移動カメラの画像に対して行った研究成果について発表を準備している段階である。
また、これと並行して撮影されたシーンの構図を解析する手法についても検討を行い、事前の領域知識なしに人間の行動をもとにシーン中の物体をある程度認識可能であることを確認した。この一連の研究は、本課題と並行して実施しているものであるが、撮影対象のシーンを分析するという目的において関連性が高いものである。これは人間の動作・行為と、それに関連する物体や環境とを相補的・統合的に認識する枠組みの提案であり、フレーム表現に基づいてこれらの概念を段階的に詳細に認識可能であること、また時間的に連続したパターンとしての人間の身体部位の動きをDynamic Bayesian Networkを拡張して扱うことが可能であることを特徴としている。本年度は国際会議を含め数件の研究発表を行い、他の研究者とも種々の研究討論を通して評価を得ている。来年度にかけ、特に移動カメラによる人間の身体の特徴的な動作を扱う手法について検討していく予定である。
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