局所特徴に基づく共通被写体画像ペアの発見法に関する研究

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2014-08-25
• タイトル: 局所特徴に基づく共通被写体画像ペアの発見法に関する研究
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Method For Finding The Image Pair Capturing The Same Object Based On Local Image Features
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 和歌山大学大学院システム工学研究科
• 著者所属: 和歌山大学システム工学部情報通信システム学科
• 著者名: 安田, 篤史; 和田, 俊和
• 著者名(英): Atsushi, Yasuda; Toshikazu, Wada
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 監視カメラ映像を用いた犯罪捜査では，異なるカメラ映像間で同一の人物を探し出すことが，その人物の移動履歴をたどる上で重要であり，捜査上重要な手がかりになることが多い．しかし，異なるビデオ映像間で，同一人物を探索する作業はきわめて労働集約的であり，自動化が望まれるタスクである．本稿では，人物検出などを行わず，画像から抽出された局所特徴の共通性に基づいて同一被写体が撮影された画像ペアを発見する方法を提案する．この手法では，入力ビデオフレームから背景画像を生成し，入力画像から検出され背景画像からは検出されない前景物体の局所特徴を求めておき，この前景物体の局所特徴間の共通性から，同一被写体が撮影されたビデオフレームのペアを探索する．画像間の局所特徴の共通性と相違性は Diverse Density によって計算を行い，さらにそれを画像内の前景物体すべてについて計算し，総合した Commonality 尺度に基づいて同一被写体画像であるかどうかの判定を行う．実験では，複数のビデオシーケンスから，同一被写体が撮影されている部分を発見する実験を行い，本手法の有効性を明らかにした．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Crime investigation based on surveillance videos requires time and manpower consuming work, where the main task is to find the same person captured by different videos. This task is important for tracing the suspects or related people, and the results sometimes provide important cues for solution. However, so many surveillance videos are working in urban areas, and the investigators gather them and inspect them by using many workers for long time. If this task is automated, we can reduce the number of workers and overlooking. Also the automated system works faster than human inspection, we can accelerate the investigation process. This paper proposes a system finding the image pair capturing the same person based on local features. This implies our method does not require human detection or tracking. This property is suitable for practical situations, where people are occluded by obstacles, and most human detection systems fail. Our method detects local features for input image and by suppressing those features detected at the background region. The resulted local features are assigned as positive images and by computing the Commonality measure derived from Diverse Density, we can find the image pairs having high commonality. We applied our method to multiple video sequences, and confirmed that the proposed method is promising when the local features are roughly preserved.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2014-CVIM-193, 号 19, p. 1-6, 発行日 2014-08-25
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会