抄録
H-007
時系列深層学習と一般物体認識ネットワークを用いた物体追跡
村手 翼・渡邉 崇(名大)・山田正生(所属なし)
本研究では一般物体認識ネットワークを用いた物体追跡手法をベースに, 予測機能を付加し, 追跡精度の向上を目的としている. 一般物体認識を用いた物体追跡は, 各フレームにおいて対象と同カテゴリーの領域を認識し, 予測領域とする手法である. しかしながら, 対象以外の対象と同カテゴリーに属する物体に予測が転移する場合や, オクルージョンにより予測不可能になる場合などが確認された. これらの問題に対し, 過去のフレームから対象物体を予測する機能を付加することにより精度向上を目指す. 本研究では予測機能をConvolutional LSTM ネットワークを用いて実装する.