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J-GLOBAL ID：200902244148858541   整理番号：08A0282052

SIFT特徴量に基づくMean-Shift探索による特徴点追跡

Mean Shift-based Point Feature Tracking Using SIFT

著者 (3件)： 都築勇司 (中部大 大学院工学研究科) ,  藤吉弘亘 (中部大 大学院工学研究科) ,  金出武雄 (カーネギーメロン大 ロボティックス工研)
資料名： 情報処理学会論文誌  (IPSJ Journal)
巻： 49  号： SIG6(CVIM20)  ページ： 35-45  発行年： 2008年03月15日 
JST資料番号： Z0778A  ISSN： 0387-5806  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： KLT法(Kanade-Lucas-Tomasi Feature Tracker)による特徴点追跡アルゴリズムは高速であり広く利用されているが,人などの非剛体の特徴点追跡に失敗することがある。本論文では,回転・スケール変化・照明変化による画像の変化に不変なSIFT(Scale Invariant Feature Transform)特徴量を用いたMean-Shift探索による特徴点追跡法を提案する。評価実験により,回転やスケール変化を含む対象物体の移動に対しても追跡可能であることを確認した。また,追跡結果の表現法として,追跡点をセグメンテーションすることなく動線を表現する方法について述べる。点の移動方向と密度により表示する色を決めることで,移動の方向と頻度を表現する。本手法により,長時間に及ぶ人の追跡結果をビジュアライゼーションし,移動の流れが表現されていることを示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *特徴抽出 ,  追跡 ,  照明条件 ,  情報 ,  探索問題 ,  *コンピュータビジョン ,  実験 ,  移動体 ,  *可視化 ,  画像処理システム
準シソーラス用語： トラッキング ,  動線 ,  *特徴点追跡 ,  特徴量 ,  評価実験

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (14件)：

• Tomasi, C. and Kanade, T.: Shape and Motion from Image Streams under Orthography: A Factorization Method, Int. Journal of Computer Vision, Vol.9, No.2, pp. 137-154(1992).
• Costeira, J. P. and Kanade, T.: A multibody factorization method for independently moving objects, Int. Journal of Computer Vision, Vol.29, No.3, pp. 159-179(1998).
• Tomasi, C. and Kanade, T.: Detection and tracking of point features, Technical report, CMU-CS-91-132(1991).
• Shi, J. and Tomasi, C.: Good Features to Track, 1994 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR’94), pp. 593-600(1994).
• 深尾隆則, 金出武雄: 2段階特徴点追従アルゴリズム, 情報処理学会研究報告, 2003-CVIM-141, pp. 103-110(2003).

タイトルに関連する用語 (4件)： SIFT特徴量 ,  探索 ,  特徴点 ,  追跡