情報処理学会 第74回全国大会講演要旨

動画像から物体を認識し追跡する研究はコンピュータビジョンにおいて中心的な課題であり、様々な応用が期待されている。物体追跡の手法の1つとして非線形、非ガウス型ノイズに適用可能であるパーティクルフィルタが広く応用されている。
パーティクルフィルタを用いた物体追跡は、画像を観測ベクトルとして扱い、予測と観測を繰り返して物体の移動を推定する。パーティクルフィルタで高精度な追跡をするためには観測の精度を向上させる必要がある。本研究では画像の回転・スケール変化・照明変化に対して頑健であるSIFT特徴量に注目し観測精度を向上させる。しかしSIFTは計算コストが膨大でリアルタイムで物体を追跡することは難しい。そこで本研究ではSIFTの計算コストの削減による高精度でリアルタイムな追跡の可能性について実験的に研究した。