@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00027396,
 author = {内海, 章 and 山添, 大丈 and 鉄谷信二 and Akira, Utsumi and Hirotake, Yamazoe and Nobuji, Tetsutani},
 issue = {105(2003-SLDM-111)},
 month = {Oct},
 note = {人物動作認識のための見え方モデルの動的生成手法について述べる。我々は人間の振舞いを画像情報を利用して認識する手法の検討を進めている。そのようなシステムにおいては、人物同定・運動追跡・ジェスチャ認識といった様々な種類の情報獲得が必要となる。我々は人の見え方をモデル化し、モデルと入力画像を比較することでこれらの情報獲得を行うことを目指している。しかし、同じ姿勢をした同じ人物であっても服装の違い等によりその見え方は大きく異なるため、それらの見え方を事前に全てモデル化しておくことは困難である。そこで我々は複数の見え方間の関係を統計的にモデル化し、見え方モデルを動的に生成する手法を提案する。提案手法では、少数の入力画像から入力画像とは異なる姿勢の見え方を生成することが可能となり、生成されたモデルは人物検出および追跡処理に利用できる。実験により本手法の有効性を示す。, We propose a dynamic model adaptation method for appearance-based human tracking. We are investigating a vision-based system that recognize human behavior. In such systems, various types of user information, such as human identification, motion trajectory and gestures information, are required. We use a human appearance model to extract this information. However, appearance can vary across individuals due to different clothes etc. even if they have similar poses. To reduce the effects of this problem, we perform a dynamic model adaptation method based on a statistical view-transition model. We can construct human appearance models for different poses that have proper texture information from a limited number of input image. This assists with both detection and tracking. Experimental results show the effectiveness of the proposed method.},
 title = {人物動作認識のための見え方モデルの動的生成手法の検討},
 year = {2003}
}