修正相対近傍グラフを用いたターゲット追跡と認識

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2004-09-10
• タイトル: 修正相対近傍グラフを用いたターゲット追跡と認識
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Target Tracking with Recognition by using Modified Relative Neighborhood Graph
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 和歌山大学 システム工学部
• 著者所属: 和歌山大学 システム工学部
• 著者所属: 和歌山大学 システム工学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of System Engineering, Wakayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of System Engineering, Wakayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of System Engineering, Wakayama University
• 著者名: 坂垣内洵也; 加藤丈和; 和田, 俊和
• 著者名(英): Junya, Sakagaito; Takekazu, Kato; Toshikazu, Wada
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本報告では画像中のターゲットを追跡しつつ，同時に認識を行うための基礎理論について述べる．これまでにも入力画像中の部分画像を固有空間に写像して追跡と認識を行う方法があったが，固有空間の次元数が低ければ，部分画像の弁別性能が低下し，次元を上げると基底画像との内積計算の回数が増加するため，実時間処理が困難になるという問題点があった．本報告では，様々な方向やズームで撮影したターゲット画像をノードとして格納し，それらの間に近接性に基づく辺を挿入して作成したグラフ構造に基づいて入力画像に最も近い部分画像を高速にサーチする方法を提案する．具体的には入力画像と任意のノードとの距離計算を行い，入力との距離が短くなる方向にグラフの辺を辿ることによって擬似的な最近傍探索が行える修正相対近傍グラフを提案する．これによってターゲットの種類や向き等の撮影条件が認識できるほか，フレーミングをずらしたターゲット画像をノードに加え，理想的なターゲット位置とサイズに修正するための平行移動量や，拡大・縮小量をノードに記憶しておくことにより，画像空間でのサーチを行わずに追跡を行うこともできる.
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper presents a basic theory for target tracking and recognition in image sequences. In researches so far, eigenspace method has been used for the same task, which maps sub-images in input images into an eigenspace. However, it has a problem that low-dimensional eigenspace reduces the approximation accuracy, and the mapping to high-dimensional eigenspace consumes rather long computational time and it makes real-time processing difficult. This paper proposes a new theory for real-time tracking and recognition. It searches a nearest pattern to an input image by traversing modified relative neighborhood graph (MRNG), in which the vertices are the target images with various orientations, framings, and zooms. The graph traversing is simple； starting from an initial node, it iteratively tracks the nearest node to the input in the adjacent vertices. Since proposed method quickly searches the nearest pattern, we can realize the search in image space by embedding template motion control information to each vertex, i.e., we can track the target in image space only by performing nearest neighbor search in pattern space. As well, target appearance change can be recognized by the same method. Therefore, our method recognizes the target class, orientation, and size while tracking the target in image space.
• 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: AA11131797
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2004, 号 91(2004-CVIM-145), p. 121-128, 発行日 2004-09-10
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会