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J-GLOBAL ID：202202277876899461   整理番号：22A0619339

位相相関とCNNによる移動推定とSuperpixelsを用いた物体の形状変形に対応可能なオプティカルフロー推定

Opticalflow Estimation for Deformable Object Utilizing Superpixels and Motion Estimation Using Phase Correlation and CNN

著者 (2件)： 大石修也 (横浜国立大学大学院理工学府) ,  濱上知樹 (横浜国立大学大学院理工学府)
資料名： 電気学会論文誌 C  (IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems)
巻： 142  号： 1  ページ： 100-107(J-STAGE)  発行年： 2022年 
JST資料番号： S0810A  ISSN： 0385-4221  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： オプティカルフローの推定方法は,大きく分けて2つの方法がある。一方は勾配法であり,他方はブロックマッチング法である。各々の方法は,いくつかの問題を持っている。勾配法では,画像がノイズを含んでいて,隣接する画素間のコントラストの差異が小さい場合,オプティカルフローを推定するのは難しい。ブロックマッチング法では,精度はブロック分割法に依存し,非剛体を扱うことができない。したがって,雑音によって容易に影響を受け,医用画像のような形状変形が存在する動画像では,オプティカルフローを推定することは困難である。これらの問題に対して,筆者等は,特に雑音に関を伴う形状変形に対してロバストであるオプティカルフローを推定する方法を提案した。提案方法は,ブロックマッチング法に基づき,2つの改良を加えた。ひとつは,ブロック分割のためにスーパーピクセルを使用することである。もうひとつは,移動推定に対して位相相関を用いることである。さらに,複雑な変化に対してロバストである深層学習によって拡張した。実験結果は,提案方法が医用画像データセットにおける物体変形に対してロバストであることを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *視覚 ,  医用画像 ,  パターンマッチング ,  *変形 ,  機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  ロバスト性 ,  改良 ,  動画像 ,  *推定
準シソーラス用語： CNN ,  *オプティカルフロー【生体】 ,  ブロックマッチング ,  形状推定 ,  *形状変形 ,  深層学習 ,  精度向上 ,  非剛体

著者キーワード (6件)： ブロックマッチング ,  位相相関 ,  オプティカルフロー ,  block matching ,  phase correlation ,  optical flow

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (20件)：

• (1) Tsai, Yi-Hsuan, M.-H. Y., and Black, M. J.: Video segmentation via object flow., Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition., pp. 3899-3908 (2016).
• (2) K. Kiran, P. Sushant, and D. Pravin: Moving object tracking using optical flow and motion vector estimation, 2015 4th international conference on reliability, infocom technologies and optimization (ICRITO)(trends and future directions), IEEE, pp. 1-6 (2015)
• (3) Lucas Bruce D, Kanede Takeo: An iterative image registration technique with an application to stereo vision, IJCAI'81: Proceedings of the 7th international joint conference on Artificial intelligence, Vol. 2, pp. 674-679 (1981)
• (4) Horn, K. Berthold, and Schunck, G. Brian: Determining optical flow, Techniques and Applications of Image Understanding, Vol. 281, International Society for Optics and Photonics, pp. 319-331 (1981)
• (5) G. Farnebäck: Two-frame motion estimation based on polynomial expansion, Scandinavian conference on Image analysis, Springer, pp. 363-370 (2003)

タイトルに関連する用語 (6件)： 位相相関 ,  CNN ,  推定 ,  物体 ,  形状変形 ,  オプティカルフロー