2024-03-29T01:48:31Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000527702023-04-27T10:00:04Z01164:04619:04662:04663
フレーム毎の特徴点抽出に基づく特徴点の追跡Feature Point Tracking Based on Feature Point Extraction in Every Framejpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00052770/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=52770&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2001 by the Information Processing Society of Japan産業技術総合研究所情報処理研究部門市村, 直幸視野に出現する特徴点の追加を伴う特徴点の追跡は,視点の大きく移動する時系列画像解析のために必要である.本研究では,フレーム毎の特徴点抽出に基づく相関を用いた特徴点の追跡方法について考察する.この方法では,特徴点抽出結果に基づき対応候補を絞ることができるため,探索領域における枚挙的なマッチングを必要としない.そのため特徴点抽出を行う方法では,枚挙的なマッチングを行う方法に比べ,探索領域の大きさ,特徴点数,マッチングに用いる画像パッチの大きさの変化に対する計算時間の変化が非常に小さいという性質をもつことを示す.フレーム毎に特徴点抽出を行うため,新たな特徴点の追加は容易にできる.実画像を用いた実験結果と,パノラマ画像生成への応用を示す.Feature point tracking with addition of feature points that enter view field is essential to analysis of image sequences with large view point change. This paper presents a tracking method using correlation based on feature point detection in every frame. Since feature point detection narrows down candidates of correspondence in search area, exhaustive search in search area is not required in the method. From this fact, I show that change in computational time of the method for changes in size of search area, number of feature points and size of image patch used in matching is quite smaller than one of the method using exhaustive search. Feature points that enter view field can easily be added to the tracker, because feature points are detected in every frame. Experiments for real images and an application to panoramic mosaic construction are included.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)2001105(2001-CVIM-130)31382001-11-082009-06-30