電子情報通信学会ソサイエティ大会講演要旨
A-15-8
適応モデルを導入した KCF 移動物体追跡の一方式
◎唐 兆前・荒川 薫(明大)
移動物体のコンピュータビジョンの領域では重要なテーマであり、多くの方式が提案されてきた。その中で最も有力な手法に Kernelized Correlation Filter(KCF)がある。KCF は、高速に且つ高精度に移動物体を追跡することができるが、スケール変動、低解像度、高速動作など撮影条件が悪いと、追跡に失敗する。本稿では、このような問題を解決するため、移動物体に対する適応的モデル化を導入する KCF 移動物体追跡方式を提案する。この方式は、スケールプール技術によりスケール変動に対応し、さらに検出応答値を輝度ヒストグラム類似度と組み合わせることで移動物体の状態を推定してモデルの更新を行うものである。計算機シミュレーションにより、他の主要な方式に対する本提案方式の有効性を示す。