映像の時空間変動のモデル化による屋外でのロバストな移動対象検出の実現

通过对图像中的时空变化进行建模来实现鲁棒的室外移动物体检测

• 批准号: 15700154
• 负责人: 波部 斉
• 金额: $ 2.11万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2003
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2003 至 2004
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-15700154/
• 关键词: 動的環境; 移動対象検出; 空間構造; 自己相関; サブピクセルマッチング; 時空間画像解析; 主成分分析; 背景差分; 自己回帰モデル; セキュリティ; 監視装置

昨年度に行った検討では,画像パターンの微小な変化が線形モデルに従うときに,背景と対象と識別が可能であることを示したが,本年度は,任意の画像パターンに対してその変化を効率的に記述する手法の検討を行った.この手法では,画像パターンの自己相関に着目し,画像上で観測された変化と自己相関を比較することで,観測された変化が動的シーンでみられる揺らぎによるものなのか,検出対象によるものなのかを識別する.従来の手法では,処理対象の画像が持つ2次元空間構造,すなわち2次元の隣接関係には着目せずに,画像を単なる1次元データとして扱うものが多く,そのために性能に限界があったと考えられる.これに対し,本手法で着目する自己相関は2次元空間構造を現したものであり,これを利用することで精度の向上が期待される.本年度はこの考え方に基づく手法の基本的な有効性を確認した.この考え方は,動的環境下の対象検出のみならず,画像解析の様々な面に応用が可能である.その一例として,画像同士のマッチングにおけるサブピクセル単位での変位推定に応用を試みた.対象検出が,画像に発生した変動が対象によるものかどうかを識別する問題であったのに対し,サブピクセル推定は画像の変動からその変位を精密に推定する問題と位置づけることができる.すなわち,平行移動による画像の変化を精密にモデル化する,という面では本質的に同様の問題であるといえる.この問題についても,先述の自己相関を用いた2次元空間構造の記述を行い,従来提案されている手法に比べて精度が向上することを確認した.

在去年进行的研究中，我们表明，当图像模式的微小变化遵循线性模型时，可以区分背景和物体。在这种方法中，我们重点关注图像模式的自相关，并通过比较变化。通过在具有自相关性的图像上观察，可以确定观察到的变化是否是在动态场景中观察到的。传统方法不关注待处理图像的二维空间结构，即二维邻接关系，而是将图像作为单个图像进行分析，许多数据被作为维度数据处理。另一方面，该方法关注的自相关代表了二维空间结构，很难利用它。今年，我们证实了基于这个想法的方法的基本有效性。这个想法不仅可以应用于动态环境中的物体检测，还可以应用于图像分析的各个方面。例如，我们尝试将其应用于位移估计。图像之间的匹配以子像素为单位。对象检测是识别图像中发生的变化是否由对象引起的问题。另一方面，亚像素估计可以看作是精确估计图像波动引起的位移的问题。换句话说，它在精确建模由于平行移动而引起的图像变化方面本质上是相同的。同样的问题，我们使用上述自相关描述了二维空间结构，并确认与之前提出的方法相比，精度得到了提高。