@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00211305,
 author = {右京, 莉規 and 天野, 辰哉 and 廣森, 聡仁 and 山口, 弘純 and 東野, 輝夫},
 issue = {25},
 month = {May},
 note = {我々の研究グループではこれまでに，荷物やベビーカーなどを持って移動する人々などを含む多様な属性の人物が行きかう通路などにおいて，それらの人物を単一の深度センサから捉えた三次元点群データから歩行者のトラッキングを行う手法を提案している．単一のセンサであればセンサ設置位置の制約も少なく，トラッキングが容易になる一方，センサ付近を通過する人物が視野を大きく遮蔽することにより広い領域でオクルージョンが発生し，その結果，人物に相当する点群のセグメント化が適切に行われずトラッキングが不安定になる傾向があった．本研究では，三次元点群から人に相当する点群をセグメント化する際に，高さ情報を積極的に活用したクラスタリングを行うことで，セグメント化の性能を向上させるとともに，オクルージョンによる点群の欠落を推定・補完することで，カルマンフィルタ適用時における誤差の発生を抑制する手法を提案する．実験環境および実商業施設において市販の小型深度センサを用いて収集した様々な属性の歩行者を含む三次元点群データを用い，提案手法を評価した結果，複数オブジェクトのトラッキング精度指標 MOTA が 0.914 であり，単体センサの狭小な観測範囲内でオクルージョンが多発する環境でも十分な精度でのトラッキングを達成できた．},
 title = {多様な人物属性を考慮した堅牢なトラッキング手法の実装と評価},
 year = {2021}
}