可変楕円モデルを用いたK - meansトラッキング

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2004-09-10
• タイトル: 可変楕円モデルを用いたK - meansトラッキング
• タイトル / 言語: en
• タイトル: K - means tracking with variable ellipse model
• 言語: eng
• 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
• 著者所属: 和歌山大学
• 著者所属: 和歌山大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Wakayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Wakayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Wakayama University
• 著者名: 華春生; 和田, 俊和; 呉海元
• 著者名(英): Chunsheng, Hua; Toshikazu, Wada; Haiyuan, Wu
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 我々は、「K-meansトラッキング」と名づけた対象追跡の方法を提案している。この方法は追跡対象の領域内に背景を混入しても頑健性を持つ特徴がある。一方、処理速度や、ズームと変形などさらなる安定性の問題が残っている。本論文では、これらの問題を解決するために、一つのターゲット中心点と、そのターゲット周辺の非ターゲットクラスタ中心を表す可変楕円モデルから構成されるトラッキング方法を提案する。本提案手法の特徴として：１）ターゲットのクラスタ中心は楕円の中心位置の画素とし 非ターゲットのクラスタ中心は可変楕円周上の画素から選定し、K-meansクラスタリングによって楕円モデル内の各画素をターゲットと非ターゲットに分けながら追跡する。これによって、距離の計算回数を大幅に削減できると同時にターゲット検出の安定性も向上できる。２）ターゲットの検出結果に基づいて可変楕円モデルのパラメータを画像フレームごとに更新する。これによって、ターゲットの大きさと形変化に対してロバストに追跡できるようになる。元手法との比較実験を通じて、本提案手法が速度ならびに安定性の両面ともに大きく改善できることが確認した。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We have proposed a K-means clustering based target tracking method, which is robust against background involution comparing with the target template. This paper presents a new method for solving the drawbacks of the previous method, i.e., speed, stability, target appearance change and size change. Our new tracking method consists of a single target point, and a variable ellipse model for representing non-target pixels. The contributions of our new method are : 1) The original K-means clustering is reduced to 2-means clustering, i.e., target and non-target clusters, and the non-target cluster center is adaptively picked up from the pixels on the ellipse circumference. This modification reduces the number of distance computation and improves the stability of the target detection as well. 2) The ellipse parameters are adaptively controlled according to the target detection result. This adaptation improves the robustness against the scale and shape changes of the target. Through the various experiments, we confirmed that our new method improves speed and robustness of the original method.
• 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: 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 2004, 号 91(2004-CVIM-145), p. 113-120, 発行日 2004-09-10
• 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