対象の規模に依存しない監視処理手法の開発

开发不依赖于目标规模的监控处理方法

基本信息

批准号：
17700178
负责人：
玉木徹
金额：
$ 0.9万
依托单位：
Hiroshima University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2005
资助国家：
日本
起止时间：
2005 至 2006
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は、画像処理により屋内や屋外に配置されたカメラ映像を解析して、人物の位置やその動向を認識するシステムを開発することである。本年度は以下に述べるように、構築するシステムのための基盤となる技術の開発を行った。まず、カメラの映像に写る人物を頑健に追跡するために、人物の歩行軌跡の学習に基づく移動軌跡の予測と歩行経路の推定の手法を考案した。これは従来手法により予測された軌跡をより精度のよいものへと修正することを目的としたものである。通常は学習によって生成される固有空間では対応できない情報を、固有空間とは直交する零空間から情報を得ることで、さまざまな事前情報としての制約条件をみたし、かつ予測を行うという、これまでにないアプローチを採用した新規なものである。実環境における実験では、従来法よりも性能が向上したものの、期待した精度はまだ得られていない。この手法の性能を向上させるには前処理などの他の影響を考慮するべきであるということが判明しているので、今後は処理の総合的な改善を行う必要がある。また単一カメラ映像から抽出・認識する対象が障害物に遮蔽されている場合に、安定して認識を行うための遮蔽検出と対象復元の技術の開発を継続し、処理性能を向上させた。さらに、人物や物体の見え方により認識する手法を開発し、高速な処理の実装方法を考案した。これを発展させ、多数の物体の姿勢を見えにより頑健に学習し推定する手法を開発することが今後の検討課題である。

这项研究的目的是开发一种系统，使用图像处理来分析室内和室外摄像机的图像，以识别人的位置和动作。今年，我们开发了一项技术，该技术将成为我们将构建的系统的基础，如下所述。首先，为了稳健地跟踪摄像机图像中捕获的人，我们设计了一种基于学习人的行走轨迹来预测运动轨迹和估计行走路线的方法。这样做的目的是将传统方法预测的轨迹修正为更准确的轨迹。迄今为止，通常通过学习生成的特征空间无法处理的信息可以从与特征空间正交的零空间中获得，满足各种约束作为先验信息并进行预测，这是一种以前从未使用过的新方法。。在真实环境中进行的实验中，性能比传统方法有所提高，但尚未达到预期的精度。研究发现，为了提高该方法的性能，需要考虑预处理等其他影响，因此未来需要对处理进行全面改进。此外，我们持续开发遮挡检测和物体恢复技术，确保单摄像头图像提取识别的物体被障碍物遮挡时稳定识别，提高处理性能。此外，我们开发了一种根据人和物体的外观来识别它们的方法，并设计了一种实现高速处理的方法。未来的研究将包括开发一种方法，根据视觉外观更稳健地学习和估计大量物体的姿势。