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J-GLOBAL ID：200902219806346016   整理番号：09A0219689

ノンパラメトリックベイズに基づく複数対象時系列のクラスタリングとトラッキング

著者 (3件)： 石黒勝彦 (NTT コミュニケーション科学基礎研) ,  山田武士 (NTT コミュニケーション科学基礎研) ,  上田修功 (NTT コミュニケーション科学基礎研)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D  (IEICE Transactions on Information and Systems (Japanese Edition))
巻： J92-D  号： 3  ページ： 371-381  発行年： 2009年03月01日 
JST資料番号： S0757C  ISSN： 1880-4535  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 従来の複数対象トラッキング手法は,すべての追跡対象について一つのダイナミックスモデルを適用することが多い。しかし,シーン内に存在するすべての対象が常に同一のダイナミックスに従うとは考えにくい。この問題に対処するためには複数のダイナミックスパターンが必要となるが,シーンの解析前に適切な数のダイナミックスパターンをすべて人手で決定することは困難であり,自動的に学習できることが望ましい。複数のダイナミックスパターンを学習する問題は,時系列データを複数のパターンにクラスタリングし,各クラスタごとに適切なパラメータを推定する問題ととらえることができる。本論文では,複数の移動対象をトラッキングするとともに,同時にそれらをクラスタリングしてダイナミックスモデルを学習する確率的な生成モデルを提案する。人工データ,及び実動画データを用いた実験を通じて,提案モデルがトラッキングとダイナミックスのクラスタリングを同時に実現可能であること,またトラッキング自体の性能も向上することを示した。(著者抄録)

シソーラス用語： コンピュータビジョン ,  *追跡 ,  *動画像 ,  *クラスタ化 ,  Bayes推定 ,  ノンパラメトリック法 ,  パラメータ推定 ,  モデル ,  特徴抽出 ,  歩行者
準シソーラス用語： 生成モデル

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (14件)：

• Y. Li, H. Ai, T. Yamashita, S. Lao, and M. Kawade, “Tracking in low frame rate video: A cascade particle filter with discriminative observers of different lifespans,” Proc. IEEE CVPR, 2007.
• B. Leibe, N. Cornelis, K. Cornelis, and L. V. Gool, “Dynamic 3D scene analysis from a moving vehicle,” Proc. IEEE CVPR, 2007.
• Z. Khan, T. Balch, and F. Dellaert, “MCMC data association and sparse factorization updating for real time multitarget tracking with merged and multiple measurements,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol.28, no.12, pp. 1960-1972, 2006.
• S. Sarkka, A. Vehtari, and J. Lampinen, “Rao-Blackwellized particle filter for multiple target tracking,” Information Fusion, vol.8, no.1, pp. 2-15, 2007.
• M. J. Cassidy and W. D. Penny, “Bayesian nonstationary autoregressive models for biomedical signal analysis,” IEEE Trans. Biomed. Eng., vol.49, no.10, pp. 1142-1152, 2002.

タイトルに関連する用語 (3件)： 時系列 ,  クラスタリング ,  トラッキング