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アイテム
MCMC/EMアルゴリズム/MDLを用いた床圧力センサからの複数人物位置追跡
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/52335
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/5233546de2c5f-cb66-4b0e-8a0a-fc9ff1dad681
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CVIM05150019.pdf (750.2 kB)
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Copyright (c) 2005 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2005-09-06 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | MCMC/EMアルゴリズム/MDLを用いた床圧力センサからの複数人物位置追跡 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Multi-Target Tracking of Human Position using Floor Pressure Sensors based on MCMC/EM Algorithm/MDL | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 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 | ||||||||
| ATR | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 和歌山大学 ATR | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 和歌山大学 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| ATR | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Wakayama University,ATR | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Wakayama University | ||||||||
| 著者名 |
佐藤哲
和田, 俊和
加藤丈和
× 佐藤哲 和田, 俊和 加藤丈和
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| 著者名(英) |
Tetsu, Satoh
Toshikazu, Wada
Takekazu, Kato
× Tetsu, Satoh Toshikazu, Wada Takekazu, Kato
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本論文では，圧力の有無を2値情報で出力する床圧力センサを用い，床圧力センサ上を歩行する複数の人物を追跡するアルゴリズムを提案する．アルゴリズムは，人物位置の追跡と追跡対象数の推定，及びそれらの対応付けによる統合から成る．まず時系列情報の追跡処理はMCMC（マルコフ連鎖モンテカルロ）法を採用する．MCMCは適切なモデルを導入することでノイズの混入やセンサ情報の欠落に対しロバストに移動対象の追跡が可能である．ただしMCMCは複数の追跡対象を識別することには適していない．そこでEM(Expectation Maximization)アルゴリズムにより，複数の追跡対象を識別する．さらにEMアルゴリズムの結果に対しMDL(Minimum Description Length)原理を用いて追跡対象数を推定し，EMアルゴリズムとMDL原理による推定結果とMCMCによる追跡結果をBhattacharyya係数によって対応付けを行い，位置追跡を達成する． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | This paper presents an algorithm for multiple-human tracking using floor pressure sensors which output binary values corresponding to existence of pressure. The algorithm consists of three parts: tracking human positions, estimating the number of tracking targets, and integrating that two kind of information. In this research, the MCMC(Markov Chain Monte Carlo) methods track moving targets robustly in noise and lack of sensor information using a human walking model. However, the MCMC methods are not suitable for distinguishing many tracking targets. Our solution for that problem is using the EM(Expectation and Maximization) algorithm for distinguishing multiple tracking targets, and the MDL(Minimum Description Length) criteria is utilized for estimating the number of tracking targets. The outputs of the MCMC and EM algorithm are integrated by calculating correspondence with Bhattacharyya coefficient. As a result, human location tracking is achieved. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA11131797 | |||||||
| 書誌情報 |
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） 巻 2005, 号 88(2005-CVIM-150), p. 153-160, 発行日 2005-09-06 |
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| 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 | |||||||
