@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00214289,
 author = {高橋, 直也 and 天野, 辰哉 and 山口, 弘純},
 issue = {29},
 month = {Nov},
 note = {本研究では，スマートグラスが備える RGB カメラにより撮影される，可変視点での動画像に出現する人物の，動画像内位置の追跡手法を提案する．一般に，既存の固定視点の動画像上の人物追跡手法では，動画像フレーム上の人物検出とカルマンフィルタなどによる移動体追跡の組み合わせにより追跡を実現する．しかし，ウェアラブルデバイスであるスマートグラスは頭部の移動や装着者の移動により頻繁に位置や方向が変化する．それに伴い．動画像内の人物の位置が連続フレーム間でも大きく変化したり，画角端から人物が消失，あるいは再登場するような状況が多く発生する．このような場合，安定的移動を想定した既存の固定視点の人物追跡を適用できない課題がある．これに対し本研究では，固定視点の動画像上での追跡手法 DeepSORT に対し，人物の外見特徴の深層距離学習による人物再識別技術を適用することで，DeepSORT が追跡に失敗することで分断された同一人物の軌跡を接合する．さらに，スマートグラスの可視領域（視野）情報から得られる周辺人物の推定位置情報を用い，空間内位置に関する不整合が生じる人物再識別を抑制することで，視界の移動に対して堅牢な人物追跡を実現する．大学キャンパスの屋外環境において移動カメラにより周辺歩行者を撮影し，提案手法による人物追跡精度を評価した結果，DeepSORT と比較して連続フレームにおいて同一人物であるにも関わらず異なると識別される回数（ID-Switch）を 61% 削減できた．},
 title = {スマートグラスの可視領域情報を用いた不連続動画上の人物追跡},
 year = {2021}
}