行動履歴に基づく人物存在確率の利用による人物三次元追跡の安定化

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2008-07-24
• タイトル: 行動履歴に基づく人物存在確率の利用による人物三次元追跡の安定化
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Incorporating Long-term Observations of Human Actions for Stable 3D People Tracking
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 人物行動学習
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 東京大学生産技術研究所
• 著者所属: 東京大学生産技術研究所 現在，埼玉大学
• 著者所属: 東京大学生産技術研究所
• 著者所属: 国立情報学研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Industrial Science, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Industrial Science, The University of Tokyo,Presently with Saitama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Industrial Science, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Informatics
• 著者名: 杉村, 大輔; 小林, 貴訓; 佐藤洋一; 杉本, 晃宏
• 著者名(英): Daisuke, Sugimura; Yoshinori, Kobayashi; Yoichi, Sato; Akihiro, Sugimoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では，人物の行動履歴を用いた人物追跡の安定化手法を提案する．ある決まった通路の通行，滞留などの人物の行動は，対象空間内の特定の領域で頻繁に観測される．このような人物の行動を長時間観測することにより，行動履歴に基づいた人物の存在確率分布（環境属性と定義する）を得ることができる．そしてこの環境属性をimportance functionとしてパーティクルフィルタの枠組みに組み込むことにより，安定な人物追跡，特に高速な追跡初期化を実現する．また，環境属性は毎フレーム得られる追跡結果を用いて逐次的に更新される．実環境における実験により，本手法の有効性を確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We propose a method for enhancing the stability of tracking people by incorporating long-term observations of human actions in a scene. Basic human actions, such as walking or standing still, are frequently observed at particular locations in an observation scene. By observing human actions for a long period of time, we can identify regions that are more likely to be occupied by a person. These regions have a high probability of a person existing compared with others. The key idea of our approach is to incorporate this probability as a bias in generating samples under the framework of a particle filter for tracking people. We call this bias the environmental existence map (EEM). The EEM is iteratively updated at every frame by using the tracking results from our tracker, which leads to more stable tracking of people. Our experimental results demonstrate the effectiveness of our 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: AA11560603
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 1, 号 2, p. 100-110, 発行日 2008-07-24
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7810
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会