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アイテム
観測値の信頼度に基づく多方向カルマンフィルタと動き場推定への応用
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/53447
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/534472b116229-eb79-44e9-88ce-6c9929debe40
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 1991 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) | |||||||
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公開日 | 1991-11-22 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 観測値の信頼度に基づく多方向カルマンフィルタと動き場推定への応用 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Multi - directional Kalman filter based on an observation reliability measure and its application to motion estimation | |||||||
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 | ||||||||
NTTヒューマンインタフェース研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
NTTヒューマンインタフェース研究所 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
NTT Human Interface Laboratories | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
NTT Human Interface Laboratories | ||||||||
著者名 |
毛利, 忠
武川, 直樹
× 毛利, 忠 武川, 直樹
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著者名(英) |
Tadashi, Mouri
Naoki, Mukawa
× Tadashi, Mouri Naoki, Mukawa
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 最適化手法によりビジョンの問題を解く場合、観測誤差の性質が推定できれば精度の良い推定が実現できる。本稿ではカルマンフィルタを用いた動き場推定の問題を例にとり、観測値に含まれる観測誤差の分散の評価法、及び、その分散値に基づいた動き場推定アルゴリズムについて述べる。まず、局所的な観測誤差の分散を評価するため、観測誤差モデルを提案する。カルマンフィルタの観測誤差の分散を表すパラメータは、この観測誤差モデルを用いることにより、観測値から自動的に得ることができる。また、多次元処理に適した適応型カルマンフィルタを同時に用いて、さらに動き場推定結果を向上させる手法についても述べる。最後にCG画像を用いて動き場推定処理を行い、提案手法の妥当性・有効性を検証する。 | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | Many optimization techniques have been applied to computer vision algorithm. Using optimization techniques, we must find an optimal solution from noisy observation data. For this purpose, estimation of observation error variance is an important problem. This paper presents a method to evaluate the observation error variance, in case of apparent motion estimation from image sequence based on a gradient method, Kalman filter is used as an optimization criterion. First, in order to estimate the error variance of the motion vector, we present an observation error model based on a motion-gradient-constraint equation. Then, the motion field can be estimated using Kalman filter where the observation error variance is obtained on a pixel-by-pixel basis from the gradient value, In addition to this method, this paper also presents a multi-directional Kalman filter to estimate a motion vector. Finally, computer simulations using CG image sequences show that the proposed methods exhibit good performance. | |||||||
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 1991, 号 101(1991-CVIM-075), p. 1-7, 発行日 1991-11-22 |
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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 |