機械知覚&ロボティクスグループ
中部大学

People Image Analysis Machine Learning 学術論文(J)

弱識別器の応答に基づく類似シルエット画像選択によるChamfer Matchingを用いた人領域のセグメンテーション

Author
村井陽介, 安藤寛哲, 藤吉弘亘, 伊藤誠也, 数井誠人
Publication
電子情報通信学会論文誌, Vol.J96-D,No.8,pp.1743-1752, 2011

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人領域のセグメンテーションは, 映像サーベイランスにおいて重要な問題である. 従来法の多くは, 背景差分等により得られた前景領域から個々の人領域を推定するが, カメラの動きの影響で背景画像の取得が困難な場合がある. そこで我々は, Real AdaBoostを用いた人検出結果とシルエット画像をChamfer Matchingによりマッチングすることで背景画像を必要としない人領域のセグメンテーションを実現する. Chamfer Matchingではテンプレート数が増加するほどマッチング精度が低下するという問題があるが, 提案手法ではReal AdaBoostの弱識別器の応答値に基づいてあらかじめマッチング対象に類似したシルエット画像を選択することでセグメンテーション精度を向上させることが可能となる. また, 提案手法の応用として, セグメンテーション結果を用いた異なるカメラ間での人物同定について述べる.

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