JP4208898B2 - 対象物追跡装置および対象物追跡方法 - Google Patents
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Description
Contour tracking by stochastic propagation of conditional density, Michael Isard and Andrew Blake, Proc. European Conf. on Computer Vision, vol. 1, pp.343-356, Cambridge UK (1996) CONDENSATION - conditional density propagation for visual tracking, Michael Isard and Andrew Blake, Int. J. Computer Vision, 29, 1, 5-28 (1998) A mixed-state Condensation tracker with automatic model-switching, Michael Isard and Andrew Blake, Proc. 6th Int. Conf. Computer Vision, 1998 ICondensation: Unifying low-level and high-level tracking in a stochastic framework, Michael Isard and Andrew Blake, Proc 5th European Conf. Computer Vision, 1998
Claims (7)
- 動画像データを構成する画像ストリームに含まれる第1の画像フレームおよび第2の画像フレームのうち、前記第1の画像フレームにおける対象物の推定存在確率分布に基づき、追跡候補を定めるパラメータ空間上にパーティクルフィルタに用いるパーティクルを生成するサンプリング部と、
複数の運動モデルのそれぞれに対応し、各運動モデルに則り遷移させた前記パーティクルが定める追跡候補の、前記第2の画像フレームにおける対象物に対する尤度を観測する複数のモデル追跡部と、
前記複数のモデル追跡部が観測した尤度を比較することにより、パーティクルごとに一の運動モデルを選択し、当該運動モデルに則り定めた追跡候補の尤度に基づき、前記第2の画像フレームにおける対象物の存在確率分布を推定する追跡統合部と、
を備えることを特徴とする対象物追跡装置。 - 前記追跡統合部は、前記複数のモデル追跡部が観測した尤度のうち、最も高い尤度を観測した運動モデルを選択することを特徴とする請求項1に記載の対象物追跡装置。
- 前記複数のモデル追跡部は、前記サンプリング部が生成したパーティクルを、パラメータ空間の各座標を中心としたガウス分布をなすように遷移させるガウシアン型運動モデル追跡部を複数含み、各ガウシアン型運動モデル追跡部は異なる標準偏差を有するガウス分布をなすように前記パーティクルを遷移させることを特徴とする請求項1または2に記載の対象物追跡装置。
- 前記複数のモデル追跡部は、前記画像ストリームに含まれる複数の画像フレームから対象物の動きを自己回帰予測して、その結果に基づき前記サンプリング部が生成したパーティクルを遷移させる自己回帰予測型運動モデル追跡部と、
前記サンプリング部が生成したパーティクルを、パラメータ空間の各座標を中心としたガウス分布をなすように遷移させるガウシアン型運動モデル追跡部とを含み、
前記ガウス分布をなすパーティクルの分布領域は、前記自己回帰予測型運動モデルが遷移させたパーティクルの分布領域の少なくとも一部を包含しないことを特徴とする請求項1または2に記載の対象物追跡装置。 - 前記第2の画像フレームから前記対象物のエッジを抽出する画像処理部をさらに含み、
前記複数のモデル追跡部は、前記追跡候補である候補曲線に含まれる複数の点ごとに、当該点を中心とし、所定の形状および大きさを有する領域を探索領域として設定し、前記探索領域内で最近傍にある前記対象物のエッジを探索して前記点からの距離を求めることによって前記尤度を前記候補曲線ごとに算出し、前記探索領域は前記候補曲線の大きさに基づき設定することを特徴とする請求項1または2に記載の対象物追跡装置。 - コンピュータが行う対象物追跡方法であって、
入力された動画像データを構成する画像ストリームをメモリに記憶するステップと、
前記画像ストリームに含まれる画像フレームのうち第1の画像フレームを前記メモリより読み出し、前記第1の画像フレームにおける対象物の存在確率分布から複数の候補曲線を設定するステップと、
前記対象物の変化の度合いを、複数の運動モデルを仮定して候補曲線ごとに算出するステップと、
算出した変化の度合いによって定まる前記対象物の仮の特性と、前記メモリより読み出した第2の画像フレームにおける前記対象物の真の特性とを比較して、前記複数の運動モデルのうち最も尤度の高い前記仮の特性を与える運動モデルを、候補曲線ごとに選択するステップと、
選択した運動モデルに基づき、前記第2の画像フレームにおける対象物の存在確率分布を推定するステップと、
を含むことを特徴とする対象物追跡方法。 - コンピュータに対象物追跡を実現させるコンピュータプログラムであって、
入力された動画像データを構成する画像ストリームをメモリに記憶する機能と、
前記画像ストリームに含まれる画像フレームのうち第1の画像フレームを前記メモリより読み出し、前記第1の画像フレームにおける対象物の存在確率分布から複数の候補曲線を設定するステップと、
前記対象物の変化の度合いを、複数の運動モデルを仮定して候補曲線ごとに算出するステップと、
算出した変化の度合いによって定まる前記対象物の仮の特性と、前記メモリより読み出した第2の画像フレームにおける前記対象物の真の特性とを比較して、前記複数の運動モデルのうち最も尤度の高い前記仮の特性を与える運動モデルを、候補曲線ごとに選択するステップと、
選択した運動モデルに基づき、前記第2の画像フレームにおける対象物の存在確率分布を推定するステップと、
をコンピュータに実現させることを特徴とするコンピュータプログラム。
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