移動カメラによる動画に対する背景差分のための相関係数比較に基づくtrajectory分類

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作   者：

磯野凌輔;  早川諒;  飯國洋二; 

作者机构：

東京工業大学情報理工学院;  大阪大学大学院基礎工学研究科; 

关键词：

背景差分;  Trajectory分類;  動画像処理; 

期刊名称：

電子情報通信学会技術研究報告. システム数理と応用. Mathematical Systems Science and its Applications

i s s n：

0913-5685

年卷期：

2022 年 122 卷 78 期

页   码：

46-51

页   码：

摘   要：

背景差分は，動画内の移動物体（前景）と静止物体（背景）を画素レベルで分類する技術であり，様々な動画像処理タスクにおける重要な前処理ステップである．近年では，スマートフォンのような移動カメラの増加に伴い，移動カメラによる動画に対する背景差分アルゴリズムの研究が注目を浴びている．移動カメラによる動画に対しては，動画内の点を追跡して得られるベクトルであるtrajectoryごとに背景か前景かを分類し，一部の画素に対してまず分類を行うアプローチが検討されている．しかし，trajectoryを並べた行列の性質を利用した従来のtrajectory分類手法では，動画内の前景の割合に応じてアルゴリズムのパラメータを細かく設定する必要がある．そこで本研究では，背景·前景trajectoryの概形の違いを基準にして分類を行う手法を提案する．提案手法では，まず全フレームにわたって追跡されたtrajectoryの中からひとつの背景trajectoryを代表背景trajectoryとして選択し，代表背景trajectoryとの相関係数に基づいた類似度によって各trajectoryを前景trajectoryか背景trajectoryかに分類する．計算機シミュレーションによる実験の結果，提案手法では従来手法よりもパラメータチューニングが容易であり，より多くのtrajectoryを高精度に分類できることが確認された．...