@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00113154, author = {岩橋, 宏樹 and 樋口, 雄大 and 山口, 弘純 and 東野, 輝夫 and Hiroki, Iwahashi and Takamasa, Higuchi and Hirozumi, Yamaguchi and Teruo, Higashino}, issue = {2}, journal = {情報処理学会論文誌}, month = {Feb}, note = {本論文では,レーザレンジスキャナ(LRS)により検出した群衆の移動軌跡情報と,その群衆内の歩行者がモバイルカメラで撮影した周辺環境の視覚情報をもとに,撮影者自身およびカメラ画像中に写る周辺人物の現在位置を特定する手法を提案する.提案手法では,撮影された静止画に対して画像解析アルゴリズムを適用し,モバイル端末上で,撮影者と画像内の人物との相対位置を推定する.これらの局所的な人物相対位置情報をサーバ上へ収集し,LRSの計測値に基づく高精度な群衆位置情報とマッチングすることで,撮影者およびカメラ画像中に写る各人物の絶対位置を特定している.以上により得られる位置情報をモバイル端末へフィードバックすることで,拡張現実感(AR)を用いた高度な歩行者ナビゲーション等の実現を目指している.シミュレーション実験により提案システムの性能を評価した結果,カメラ画像内の人物群とLRSにより検出された歩行者位置との対応関係を,最大83%の精度で推定できることが分かった., This paper presents an algorithm to recognize the current locations of mobile device users by fusion of human trajectories obtained by accurate crowd tracking sensors and images that are captured with built-in cameras in their devices. By providing the resulting position estimates to the mobile devices, we aim to support augmented reality (AR) applications such as advanced pedestrian navigation. Through simulation experiments with realistic sensor models, we show that our system can estimate locations of the device holders with high accuracy.}, pages = {470--482}, title = {歩行者群の移動軌跡情報を用いたモバイルカメラ画像内の人物位置推定手法}, volume = {56}, year = {2015} }