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J-GLOBAL ID：201002232244000631   整理番号：10A0249030

進化的エージェント探索を用いた動画像からの物体追跡システム

Object Tracking System Using Evolutionary Agent Search

著者 (3件)： 猪俣哲平 (慶應義塾大学理工学部) ,  木村晃治 (小糸工業株式会社) ,  萩原将文 (慶應義塾大学理工学部)
資料名： 人工知能学会論文誌(Web)  (TJSAI (Web))
巻： 25  号： 2  ページ： 272-280 (J-STAGE)  発行年： 2010年 
JST資料番号： U0128A  ISSN： 1346-8030  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： 著者らは以前にマルチエージェント探索を動画像処理に応用し,画像中の物体(オブジェクト)の局所領域を同時並行探索することで物体追跡を行うエージェント探索アルゴリズムを提案した。本論文では,追跡に有効な特徴量が照明や天候,追跡対象自身の特徴などによって変化するので,前記エージェント探索アルゴリズムに特徴量有効度の評価を加え,エージェントが参照する特徴量を自動的かつ適応的に変化させた。有効な特徴量は分離性と正規性によって評価できるので,各エージェントに現在の追跡対象に応じて参照すべき特徴量を進化的に獲得させ,隠れや交差などのオクルージョンに対処する。実際に屋外環境で撮影した動画像から歩行者を追跡する実験を行い,1)色特徴量としてRGB表色系及びHSV表色系の6成分,2)エッジ特徴として輝度勾配方向,3)テクスチャ特徴として濃度共起行列特徴をヒストグラム化した特徴量を用いた。隠れと交差の発生したオブジェクトに対する追跡精度を調べたところ,Particle Filterではそれぞれ38.0%と12.0%であったのに対し,本手法では96.0%と94.0%とオクルージョン解決に対する有効性が確かめられた。

シソーラス用語： 追跡 ,  *コンピュータビジョン ,  *エージェント ,  *特徴抽出 ,  情報 ,  *照明条件 ,  オクルージョン ,  動画像 ,  歩行者 ,  評価試験 ,  色信号 ,  表色系 ,  フィルタ
準シソーラス用語： RGB ,  特徴量 ,  粒子フィルタ

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (21件)：

• [Clearwater 91] S.Clearwater, B.Huberman, and T.Hogg: Cooperative Solution of Constraint Satisfaction Problems, Science, Vol. 254, pp. 1181-1183 (1991)
• [Comaniciu 00] D. Comaniciu, V. Ramesh and P. Meer: Real-Time Tracking of Non-Rigid Objects Using Mean Shift, Proc. of the 2000 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Vol. 2, pp. 142-149 (2000)
• [Dalal 05] N.Dalal and B.Triggs: Histograms of oriented gradients for human detection, Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 886-893 (2005)
• [Djouadi 90] A.Djouadi, O.Snorrason, and F.Garber: The quality of Training-Sample estimates of the Bhattacharyya coefficient, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence Vol. 12 No. 1, pp. 92-97 (1990)
• [Hayashi 04] K.Hayashi, M.Hashimoto, et al.: Multiple-person tracker with a fixed slanted stereo camera, Proc. Int. Conf. on Automatic Face and Gesture Recognition (AFGR), TP1-90, pp. 681-686 (2004)

タイトルに関連する用語 (5件)： 進化 ,  エージェント ,  探索 ,  動画像 ,  物体追跡