| 研究概要 |
1.大手の電機メーカと共同研究を行い、提案しているK-means trackerをデジタルカメラとデジタルビデオカメラ用に工夫し、製品化に実現できた。市販商品になりながら、この研究成果は国際会議(IEEE Int.Conf.on Comsumer Electoronics 2010)と国内会議で発表された。
2.追跡対象と背景の色を似ている場合でも安定に物体を追跡するために、ステレオ画像から得られた距離情報を追加した拡張K-means Tracker1アルゴリズムを提案した、提案手法では、距離情報を効率よく配置し、前景と背景をビデオレート(30fps)で分離できた。この研究成果は国際会議(URAI2010(Best paper),CJKPR2010)で発表された。さらに、高解像度の画像内の大きいターゲットを正確・安定に追跡するために、マハラノビス汎距離を導入することによって、空間情報の正規化が実現できる拡張K-means Tracker2を提案した。この研究成果は国内会議(CVIM2011)で発表された。
3.K-means Trackerのため、MDLと運動一貫性評価を用いたターゲットクラスタセンタを自動的に初期化できる方法を提案し、この研究成果は国内会議(MIRU2010)に発表された。また、K-means Trackerを用いた人物の能動追跡システムを構築している。この研究成果は国内会議(電気学会・次世代産業システム研究会2011)で発表し、デモを行った。
4.Partical FilterとSeparability Filterを用いた均一な色を持つ物体の検出・追跡アルゴリズムとそれによって、識別に有効な特徴生成法を提案した。この研究成果は国際会議(URAI2010)で発表された。
5.一般物体認識に有効なBag of Features (BoF)の生成法に関する研究を行い、Relevant Component Analysis(RCA)を用いた局所特徴変換法を提案した。この研究成果は国内会議(MIRU2010)に発表された。
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