多視点観測に基づく複数物体の相互オクルージョン解析と逐次状態推定

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2003-12-15
• タイトル: 多視点観測に基づく複数物体の相互オクルージョン解析と逐次状態推定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Mutual Occlusion Analysis and Sequential State Estimation of Multiple Objects Based on Multi - view Observation
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 推薦論文
• 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: NTTコミュニケーション科学基礎研究所
• 著者所属: NTTコミュニケーション科学基礎研究所／現在，東京電機大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Communication Science Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Communication Science Laboratories,Presently with Tokyo Denki University
• 著者名: 大塚, 和弘; 武川, 直樹
• 著者名(英): Kazuhiro, Otsuka; Naoki, Mukawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 多視点の観測情報に基づく複数物体の追跡のために，物体間の相互オクルージョンの解析と，物体の位置・姿勢などの状態の逐次推定を行う新しい枠組みを示す．本論文では，2次元平面上を運動する2次元物体を対象とし，各視点における視角の集合を観測情報とする．ここで視角とは，視点から物体と背景の境界に伸ばした半直線で囲まれた領域であると定義する．視角の辺と物体との接触関係に基づき，相互オクルージョンの空間的な構造とその不確定性を陽に記述する方法を提案する．さらに，複数物体の追跡の問題をオクルージョンの空間的な構造についての多重仮説の生成・検証，および，物体状態の事後確率分布の推定の問題に分解し，2 重構造を持つ再帰的ベイズ推定法として定式化する．これにより，オクルージョンに起因する物体の配置や状態の不確定性が推定ができ，その予測と更新によって，多様にオクルージョンが変化する状況においても，安定した物体追跡が実現される．実験により，一時的にすべての視点から見て物体が隠蔽されるような重度のオクルージョンに対して，提案した枠組みが有効に機能することを確認する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: A novel framework for tracking multiple objects in multi-view observation is presented that combines mutual occlusion analysis between objects and sequential estimation of object state including position and posture. This paper models the multi-view observation process of 2-D objects on 2-D plane as a set of visual angles at each viewpoint. The visual angle is defined as a region bounded by two rays that start from a viewpoint and touch both ends of the object(s) as seen from the viewpoint. A spatial structure of mutual occlusions is explicitly described as tangency combination between the objects and the edges of the visual angles. The problem of multiple object tracking is then formulated as recursive Bayesian estimation consisting of hypothesis generation/testing of the occlusion structure and the estimation of posterior probability distribution for object states. The proposed framework can estimate the occlusion-caused uncertainty of object states and configurations, and realizes stable tracking in the face of various changing occlusion conditions. Experiments show the effectiveness of the framework even in the event of temporary total occlusion from all views.
• 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 44, 号 SIG17(CVIM8), p. 109-125, 発行日 2003-12-15
• 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