和歌山大学 システム工学部
Vision and Robotics Laboratory

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  研究内容

  研究成果
    ”らしさ”に基づく対象検出・追跡
    ステレオビジョンシステム
    K-means Tracker (英語)
    Air Papyrus:3次元空間描画

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”らしさ”に基づく対象検出・追跡

- 事例を用いた画像特徴(弁別度)に基づく3次元対象の検出・追跡 -
コンピュータビジョンにおいて、対象検出・追跡は重要な機能です。
対象(ターゲット)とよく似た色の背景上であっても、対象の3次元位置を検出・追跡するシステムを実現することが望まれています。

例えば・・・
芝生の上を転がる緑色のゴムボールを3次元で検出・追跡することができるシステムです。


対象検出・追跡

◆従来法(色ターゲット検出法)
照明の変化により対象の色が変化すると,検出・追跡が不安定になります。
黒い部分が検出部分です。 照明の影響で対象が暗くなり、検出部分が小さくなっています。 完全に対象を見失ってしまっています。




◆ 提案手法
事例を用いた画像特徴(弁別度)に基づいて対象を検出・追跡します。
照明の変化により対象の色が変化しても,検出・追跡が可能です。
白い枠が検出部分を表します。 照明の影響で対象が暗くなっても検出・追跡ができています。 最後まで検出・追跡できています。





対象“らしさ”

“らしさ”(弁別度)を用いることによって、対象の色が変化しても“対象らしい”=対象 と見なし、継続して追跡することができます。
“対象らしさ”とは、「対象に似ていて、非対象(背景)ではない」ということを表します。
つまり、システムが持っている対象の情報(事例ベース)とは100%一致しないけれども、非対象の情報とは一致しないので、「対象」と見なす、ということです。

対象(ターゲット)と
非対象(非ターゲット)の指定
対象の弁別度
白いほど弁別度が高く、より対象に似ているということを表しています。





対象とよく似た色の背景での検出・追跡



 対象:ピンク色のぬいぐるみ
 非対象:ピンク色の背景
 






3次元空間における対象検出・追跡


使用するステレオカメラ
Bumblebee (Point Grey Research)






◆カメラの外観と実際の動き





ボールの3次元位置計測
床に向かって自由落下させたボールを検出・追跡して、そのボールの運動の様子を3次元表示します。


◆ 色検出法







◆ 提案手法







ボールの3次元追跡結果の比較






■ 3次元対象検出・追跡システム

部屋に人物が侵入してくると、その人物の顔領域を自動的に検出・追跡します。
人物が部屋内を移動しても、ステレオカメラがその動きに追従し,人物の顔領域を検出・追跡し続けます。






本システムの特徴:
  • 事例を用いた画像特徴(弁別度)(対象らしさ、非対象ではないらしさ)による対象・追跡
  • 対象検出・追跡処理の両方の画像特徴として用いることができるので、対象検出が失敗する場面でも追跡を継続できるようになります。





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〒640-8510 和歌山市栄谷930番地 和歌山大学 システム工学部 A603 
TEL&FAX: 073-457-8096

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