2024-03-29T05:25:07Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000519512023-04-27T10:00:04Z01164:04619:04620:04625
制約付きEMアルゴリズムによる対象個数推定Object Counting based on Constrained EM-Algorithm.jpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00051951/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=51951&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2008 by the Information Processing Society of Japan和歌山大学システム工学研究科和歌山大学システム工学研究科和歌山大学システム工学研究科瀬藤, 英隆加藤丈和和田, 俊和本稿では,個数が未知の対象に対して,EMアルゴリズムに基づきその個数を推定しながら画像中の対象を検出・追跡する方法について述べる.EMアルゴリズムは,観測データに対して複数の分布モデルを当てはめる手法である.背景差分により画像から検出した変化画素を観測データとし,各検出対象を分布モデルと見なすことで複数対象の検出・追跡に応用することができる.さらに,MDLを用いて分布モデルの複雑さとデータへの当てはまりの良さを評価することにより,個数推定を同時に行う方法も提案されている.しかし,単純なEMアルゴリズムとMDLの組み合わせでは,EMアルゴリズムの初期値依存性や対象の近接,立ち位置の違いによる対象の見かけの大きさが変化する等の影響を受け,個数推定が正しく行えないケースがある.そこで,本研究では各対象領域の大きさや形状は画像中の位置と強い相関があることに着目し,正規分布の中心座標に対する共分散行列パラメータの関係を5次元空間内の超平面として学習し,この平面内で分布のパラメータを推定することで,個数推定を安定化することができる事を実験を通じて示す.This paper presents a method for detecting and tracking unknown number of targets in image sequences based on EM algorithm. EM algorithm can fit mixture of distributions to observed data. Applying this algorithm to the foreground pixels obtained by background subtraction, we can estimate the assumed number of object positions, and shape parameters. Also, we can estimate the number of objects based on MDL criterion, where the valid number of objects provides the minimum DL. A simple combination of EM algorithm and MDL criterion, however, will produce incorrect object number. This is because the constraint on shape and size of each object is too loose and EM algorithm may estimate inconsistent fittings. We propose a robust method for counting the number of objects by introducing a constraint between the object position and shape parameters, i.e., covariance matrix. This constraint can be represented by a hyper plane in 5-D space spanned by positions (x, y) and covariance parameters(σ2x, σxy, σ2y). By confining the distribution parameters on this plane in EM algorithm, we can robustly estimate the number of objects.AA11131797情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)20083(2008-CVIM-161)2112162008-01-182009-06-30