アラカワ　カオル   Arakawa Kaoru   荒川　薫    所属   明治大学  総合数理学部    職種   専任教授
発表年月日	2019/03/07
発表テーマ	物体の状態解析による適応型KCF移動物体追跡
会議名	電子情報通信学会SIS研究会
主催者	電子情報通信学会
学会区分	研究会・シンポジウム等
発表形式	口頭（一般）
単独共同区分	共同
開催地名	東京
発表者・共同発表者	物体の状態解析による適応型KCF移動物体追跡
概要	本稿では，カーネル相関フィルタ(KCF)に基づき，KCFからの検出応答や輝度ヒストグラム類似度により物体の状態を解析することで，物体の種々の状態変化に対して適応的に位置を検出することができる移動物体追跡手法を提案する．まず，物体の大きさの変化に対応するため，スケールプールに対する検出応答から適切なスケールを求める．次に，物体の変形や照度変化に対応するため，検出応答と，輝度ヒストグラム類似度の両方を用いて，位置検出を行う．さらに，物体モデルの学習率を適応的に変化させる．特に，このような状態解析により遮断が検出された場合は，広い捜査範囲で物体位置を再度取得できるようにする．計算機シミュレーションにより，提案された方式がベンチマーク（OTB-100）に対して優れた追跡効果を実現することが示された．