2016 Fiscal Year Research-status Report
動画像特徴による形状予測に基づく変形物体の追跡手法の研究
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26330217
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
西田 健次 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 人間情報研究部門, 主任研究員 (50344148)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | オブジェクト・トラッキング / パターン認識 / コンピュータ・ビジョン / 姿勢推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
1. 変形物体の形状変化予測手法の研究
追跡対象のエッジ画像を用いて、特徴点周辺の部分エッジの計上を特徴量として特徴点の移動速度と加速度を検出する手法は確立できた。特徴点の画面上での移動速度（オプティカル・フロー）だけでなく、フレームごとの移動速度の差分を加速度として検出し、二次のテイラー展開による近似を用いて、次のフレームでの特徴点の位置を推定する。これにより、形状の予測精度が向上することが示されており（ICSS2013採択
Science and Skiing VI採録）、形状変化予測精度の定量的な評価も行われている（International Journal on Advances in Systems and Measurement採録）。
２．形状変化予測に基づいた追跡手法の研究
形状変化予測に基づく追跡手法を確立する。単一の追跡対象のエッジ画像に対して変形予測を行い、予測形状に基づいて追跡を行う手法は、本研究の提案者によって提案されており（ICPRAM2014採録）、追跡精度と形状予測精度が向上することは示されている。しかし、昨年度まで検討されていた追跡対象の部分エッジの移動量の総和で対象の移動量を推定する手法では、微小な移動において、物体の変形と移動量の分離が難しかった。そこで、物体形状を表現する特徴量としてHLAC（高次自己相関特徴）の導入を検討し、実装を行っている。これにより、追跡精度、部分隠れに対する対応、隠れの復元に対して、より高い精度が期待できる。また、HLAC特徴の加算性を生かすことにより、複数物体追跡での性能向上が期待できる
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
特徴点の追跡、物体形状の予測（復元）に関する手法は確立できている。また、二次のテイラー展開による形状予測手法が、物体形状だけでなく、物体が加速度を伴って移動している際の位置推定にも有効であることが示されている。
一方、特徴点の集合である物体全体の追跡に関して、予測された形状をHLAC特徴に変換した後、次フレーム内で最も類似度の高い領域を検出する必要があるが、HLAC特徴の性質（特に加算性）を生かした類似度の計算手法を幾つか検討しているが、決定的なものが見つかっていない。
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| Strategy for Future Research Activity |
HLAC特徴を用いた物体形状に基づく追跡手法を確立する。HLAC特徴の加算性などの性質を生かしつつ、近接領域内の複数物体の分離などに有効な類似度の計算手法を確立する。HLAC特徴は、スケール不変ではないものの、ある程度の頑健さを備えているため、物体のスケール変化にも対応できることが期待できる。
固定カメラによる画像（スケール変化あり、カメラのエゴモーション無し）と自動追跡カメラによる画像（スケール変化小、カメラのエゴモーションあり）を用いて、追跡精度、形状予測精度の評価を行う。
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| Causes of Carryover |
2016年度は、プログラムの作成、データ収集を主に行なっていたため物品の購入の必要がなく、また、コーディングと基礎実験を行っていたため成果発表に関わる予算使用額が少なく済んだため、全体の予算使用額小さくなった。調査目的の国際会議もCVPR一件であったため、旅費の出費が少なくて済んだ。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
2017年度は最終年度であるため、成果発表のための論文発表を予定している。そのために必要な役務、国際会議参加費、旅費の支出を予定している。また、CVPR, ICCVなどの、主要な国際会議において、トラッキングに関するセッション、ワークショップでの技術動向の調査も、引き続き行う予定であり、そのための旅費の支出を予定している。
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