JP7100306B2 - ユーザ指定初期化点に基づくオブジェクトトラッキング - Google Patents
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Description
[0001] なし
ここで、
は、一連の画像フレーム110のm番目のフレーム内のn番目の特徴点を表し、例えば、m=0は、第1の画像フレームを表し、m=1は、第2の画像フレームを表し、
||.||は、x0又はx1とsとの差分から生じるベクトルのノルムを表し、
sは、第1の画像フレーム内の初期化点116の位置を表し、
d1は、第1の閾値距離であり、例えば第1の画像フレームの幅の「20パーセント」であり、
d2は、d1のサイズの2倍(オブジェクトの速度によっては、それ以上)である第2の閾値距離(例えば、第1の画像フレームの幅の「40パーセント」)である。
ここで、
Giは、iが1からNに変化する場合の異なる特徴対応点の群(G)からのi番目の特徴対応点の群を表し、
(xj,xk)及び(xp,xq)は、第1の画像フレーム及び第2の画像フレームからの特徴点の群(xj,xk,xp,及びxq)を含む2つの特徴対応点を表す。
ここで、
Hは、第1の動き推定モデル、すなわち、生成された第1の類似度行列を表し、
L1は、特徴対応点の組を表し、
は、第1の画像フレーム((t-1)番目のフレーム)からの特徴点の群におけるi番目の特徴点を表し、
は、第2の画像フレーム(t番目のフレーム)からの特徴点の群におけるi番目の特徴点を表し、
αは、2つの特徴点の間の距離の測定の誤差の強調を示す第1のパラメータであり、
δは、スコアリングモデルの指数成分がどのくらいの速さで減衰するかを制御する第2のパラメータである。
は、以下のような式(6)によって推定することができる。
ここで、
||.||は、xi t-1及びHxi t-1のノルムを表し、
は、第1の画像フレーム((t-1)で示す)の第1の特徴点の組における特徴点を表し、
は、第2の画像フレーム(tで示す)の第2の特徴点の組における特徴点を表し、
Hは、類似度行列を表す。
と画素ベースの閾値(T)との比較に基づいて、インライア特徴対応点の組(E(H))を推定するように構成することができる。したがって、各第1の動き推定モデルについて、インライア特徴対応点の組(E(H))は、以下のような式(7)によって推定することができる。
ここで、
Tは、画素ベースの閾値を画素の数に換算して表し、
は、位置推定誤差を表す。一例として、式(6)及び式(7)に基づいて、制御回路202は、位置推定誤差
が「4」画素の画素ベースの閾値よりも小さいインライア特徴対応点の組を推定するように構成することができる。
ここで、
は、第2の特徴点の組のインライア特徴点を表し、
は、第1の特徴点の組のインライア特徴点を表し、
は、ノルム
の和が最小値を得る引き数を表す。
ここで、
St-1は、インライア特徴点の組(E)におけるインライア特徴点の更新された位置であり、
Stは、インライア特徴点の組(E)におけるインライア特徴点の実際の位置である。
102 電子デバイス
104 サーバ
106 通信ネットワーク
108 画像センサ
110 一連の画像フレーム
112A 第1の画像フレーム
112B 第2の画像フレーム
114 関心オブジェクト
116 初期化点
118 第1の特徴点の組
118A 第1の特徴点
118B 第2の特徴点
120 第2の特徴点の組
120A 第1の特徴点
120B 第2の特徴点
200 ブロック図
202 制御回路
204 メモリ
206 入力/出力(I/O)装置
208 ネットワークインターフェイス
304A 第1の画像フレーム
306 初期化点
308 関心オブジェクト
310 第1の特徴点の組
312 第2の特徴点の組
314 特徴対応点の組
316 インライア特徴点の組
318 バウンディングボックス
400 フローチャート
402 開始
404 画像センサの有効視野(FoV)内のシーンから一連の画像フレームを取り込む
406 メモリに一連の画像フレームを記憶
408 I/O装置上に一連の画像フレームを表示
410 I/O装置を介して、電子デバイスに関連するユーザから第1の入力を受け取る
412 第1の入力に応答して、一連の画像フレームの再生時にユーザ指定初期化点を受け取る
414 第1の入力に応答して、第1の画像フレーム及び第2の画像フレームから第1の特徴点の組及び第2の特徴点の組を抽出
416 第1の特徴点の組と第2の特徴点の組との間の特徴対応点の組を推定
418 推定された特徴対応点の組から確率的に特徴対応点の群を選択
420 特徴対応点の組のうちの異なる特徴対応点の群について異なる第1の動き推定モデルを生成
422 異なる第1の動き推定モデルに基づいて、複数のインライア特徴対応点を推定
424 推定された複数のインライア特徴対応点に基づいて、第2の動き推定モデルを生成
426 第2の動き推定モデルに基づいて、一連の画像フレームにおいて関心オブジェクトを追跡
Claims (20)
- 電子デバイスであって、
第1の画像フレーム及び第2の画像フレームを含む一連の画像フレームを記憶するように構成されるメモリと、
制御回路であって、前記制御回路は、
前記第1の画像フレーム内の第1の特徴点の組と前記第2の画像フレーム内の第2の特徴点の組との間の特徴対応点の組を推定し、
前記第1の特徴点の組は、前記一連の画像フレーム内の関心オブジェクトに対応するユーザ指定初期化点から第1の閾値距離内に存在し、
前記推定された特徴対応点の組のうちの異なる特徴対応点の群について異なる第1の動き推定モデルを生成し、
前記異なる第1の動き推定モデルは、前記第1の特徴点の組と前記第2の特徴点の組との間の類似度変換に換算して、前記第1の特徴点の組に対する前記第2の特徴点の組の位置の変化を表現し、
前記異なる特徴対応点の群から、前記異なる第1の動き推定モデルに基づいて、前記第1の画像フレーム及び前記第2の画像フレーム内の前記関心オブジェクトに対応する複数のインライア特徴対応点を推定し、
前記推定された複数のインライア特徴対応点に基づいて、前記異なる第1の動き推定モデルの最適化された動き推定モデルである第2の動き推定モデルを生成し、
前記第2の動き推定モデルに基づいて、前記一連の画像フレーム内の前記関心オブジェクトを追跡する、
ように構成される、制御回路と、
を含むことを特徴とする電子デバイス。 - 更に、画像センサの有効視野(FoV)内のシーンの一連の画像フレームを取り込むように構成される画像センサを含むことを特徴とする、請求項1に記載の電子デバイス。
- 前記制御回路は、更に、第1の入力に応答して、前記一連の画像フレームの再生時に、前記ユーザ指定初期化点を受け取るように構成され、前記ユーザ指定初期化点は、前記一連の画像フレームのうちの前記第1の画像フレーム内の前記関心オブジェクトの位置に対応することを特徴とする、請求項1に記載の電子デバイス。
- 前記制御回路は、更に、前記第1の入力に応答して、前記第1の画像フレームから前記第1の特徴点の組を、前記第2の画像フレームから前記第2の特徴点の組を抽出するように構成されることを特徴とする、請求項3に記載の電子デバイス。
- 前記第2の特徴点の組は、前記ユーザ指定初期化点から第2の閾値距離内に存在することを特徴とする、請求項1に記載の電子デバイス。
- 前記制御回路は、更に、前記異なる特徴対応点の群から確率的に特徴対応点の群を選択するように構成され、前記特徴対応点の群の選択は、前記第1の特徴点の組及び前記第2の特徴点の組からの特徴点の群の選択に対応することを特徴とする、請求項1に記載の電子デバイス。
- 前記異なる特徴対応点の群における各特徴対応点の群は、前記推定された特徴対応点の組から確率的に選択される2又は3以上の特徴対応点を含むことを特徴とする、請求項1に記載の電子デバイス。
- 各特徴対応点の群におけるいくつかの特徴対応点は、前記関心オブジェクトに関連する動きパラメータに基づいて選択されることを特徴とする、請求項7に記載の電子デバイス。
- 前記動きパラメータは、前記関心オブジェクトに関連する平行移動パラメータ、回転パラメータ、剪断パラメータ、変形パラメータ、又は自由度のうちの少なくとも1つであることを特徴とする、請求項8に記載の電子デバイス。
- 前記制御回路は、更に、前記異なる特徴対応点の群の各特徴対応点の群について第1の類似度行列を生成し、各特徴対応点の群について、前記第1の類似度行列は、前記異なる第1の動き推定モデルのうちの第1の動き推定モデルに対応することを特徴とする、請求項1に記載の電子デバイス。
- 前記制御回路は、更に、対応する第1の動き推定モデル及び対応する特徴対応点の群に対するスコアリングモデルの適用に基づいて、前記異なる第1の動き推定モデルの各々についてスコアを計算するように構成されることを特徴とする、請求項1に記載の電子デバイス。
- 前記スコアの計算は、前記対応する第1の動き推定モデルに対する特徴点の群と前記ユーザ指定初期化点との近接度に基づくことを特徴とする、請求項11に記載の電子デバイス。
- 前記制御回路は、更に、前記異なる第1の動き推定モデルの各第1の動き推定モデルについてインライア特徴対応点の組を推定するように構成され、
前記インライア特徴対応点の組は、前記異なる第1の動き推定モデルの各第1の動き推定モデルの位置推定誤差と画素ベースの閾値との比較に基づいて推定される、
ことを特徴とする、請求項11に記載の電子デバイス。 - 前記異なる第1の動き推定モデルの各第1の動き推定モデルの前記位置推定誤差は、いくつかの画素の偏差(前記偏差だけ、実際の位置が、前記第1の特徴点の組及び前記第2の特徴点の組における各特徴点の推定位置からずれる)に対応することを特徴とする、請求項13に記載の電子デバイス。
- 前記制御回路は、更に、前記異なる第1の動き推定モデルの各々についての前記計算されたスコアの最大を決定するように構成され、
前記推定された複数のインライア特徴対応点は、前記計算されたスコアが前記最大である前記インライア特徴対応点の組における特徴対応点である、
ことを特徴とする、請求項13に記載の電子デバイス。 - 前記第2の動き推定モデルは、前記推定された複数のインライア特徴対応点におけるインライア特徴点の組に対する回帰モデルの適用によって生成されることを特徴とする、請求項1に記載の電子デバイス。
- 方法であって、
電子デバイスにおいて、
一連の画像フレームのうちの第1の画像フレーム内の第1の特徴点の組と前記一連の画像フレームのうちの第2の画像フレーム内の第2の特徴点の組との間の特徴対応点の組を推定するステップであって、
前記第1の特徴点の組は、前記一連の画像フレーム内の関心オブジェクトに対応するユーザ指定初期化点から第1の閾値距離内に存在する、ステップと、
前記推定された特徴対応点の組のうちの異なる特徴対応点の群について異なる第1の動き推定モデルを生成するステップであって、
前記異なる第1の動き推定モデルは、前記第1の特徴点の組と前記第2の特徴点の組との間の類似度変換に換算して、前記第1の特徴点の組に対する前記第2の特徴点の組の位置の変化を表現する、ステップと、
前記異なる特徴対応点の群から、前記異なる第1の動き推定モデルに基づいて、前記第1の画像フレーム及び前記第2の画像フレーム内の前記関心オブジェクトに対応する複数のインライア特徴対応点を推定するステップと、
前記推定された複数のインライア特徴対応点に基づいて、前記異なる第1の動き推定モデルの最適化された動き推定モデルである第2の動き推定モデルを生成するステップと、
前記第2の動き推定モデルに基づいて、前記一連の画像フレーム内の前記関心オブジェクトを追跡するステップと、
を含むことを特徴とする方法。 - 前記方法は、更に、第1の入力に応答して、前記一連の画像フレームの再生時に、前記ユーザ指定初期化点を受け取るステップを含み、前記ユーザ指定初期化点は、前記一連の画像フレームのうちの前記第1の画像フレーム内の前記関心オブジェクトの位置に対応することを特徴とする、請求項17に記載の方法。
- 更に、前記第1の入力に応答して、前記第1の画像フレームから前記第1の特徴点の組を、前記第2の画像フレームから前記第2の特徴点の組を抽出するステップを含むことを特徴とする、請求項18に記載の方法。
- 前記第2の特徴点の組は、前記ユーザ指定初期化点から第2の閾値距離内に存在することを特徴とする、請求項17に記載の方法。
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