| 研究概要 |
本研究では,さまざまなレベルでの混雑度に応じた人物追跡手法を実現することにより,安心安全社会のための高度セキュリティシステムや実世界における人物行動解析によるマーケティングなど,多様な分野へ展開可能な人物追跡技術を他に先駆けて実現することを目指し研究を進めている。平成21年度は以下の項目について成果を得た。
1.歩容特徴と局領域の見えを手掛かりとした低レベル特徴軌跡のクラスタリングによる混雑状況下での複数人物追跡
人物同士の遮蔽が頻繁に生じる状況下では全身を継続的に観察することができず、従来の人物検出・追跡手法では取り扱うことが難しい。これに対し、人物全体を対象とするのではなく、各コーナー特徴などの局所特徴の軌跡をクラスタリングすることにより、混雑環境下で移動する人物を追跡することができる手法を開発した。特に、人の歩行から生じる周期的な動きと局所特徴の見えを手掛かりとしてクラスタリングすることにより、高い追跡性能を持つ手法を実現した。
2.音と映像の相関分析にもとづく移動対象追跡の高度化
移動物体として、人物に限らず音を生じている物体一般を対象とし、映像情報のみならず音の情報も考慮することにより追跡性能を向上させる技術を開発した。特に、音のエネルギーの増減パターンと映像中の動きのパターンとの相関を手掛かりとした手法を開発し、実験によりその有効性を示した。
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