Incorporating environment models for improving vision-based tracking of people

b) E-mail: ysato@iis.u-tokyo.ac.jp c) E-mail: sugimoto@nii.ac.jp フィルタは,ベイジアンフィルタ,逐次モンテカルロ フィルタ,Condensation とも呼ばれ,追跡対象を状 態量とゆう度をもつ多数の仮説群によって離散的な確 率密度として表現し,確率モデルを用いて伝搬させる ことで,ノイズや環境変動に対してロバストな追跡を 実現する手法である. 一方,このような追跡の枠組みの中で性能の向上を 図るには,観測による人物の検出の精度の向上が求め られ,様々な手法が提案されてきた.まず,単一の固 定カメラを用いた人物頭部の評価について,人物頭部 を楕円と仮定し,人物頭部のカラーヒストグラム [7], 人物頭部輪郭の輝度変化を利用する手法が提案されて きた [1], [13].また,照明変化の影響を受けにくい距 離画像を用いた人物検出手法も提案されている [2], [8]. 更に,これらの複数の観測情報の統合により観測の精 度を向上させる手法も提案されている [5].複数の視 点の観測情報を用い,観測不能な領域を削減し,オク ルージョンに対してロバストな追跡を実現する手法と しては,多視点画像から構成される視体積交差 [6] に 基づいたアプローチ [11],多視点画像の情報を二次元 平面で融合する手法 [12], [14]が提案されている. しかし,実際の室内などの三次元空間における人物 頭部の追跡では,これまでの単純な手法はそのままで は必ずしも有効ではない.複数カメラを用いた三次元 空間追跡を実現する上で,人物頭部が必ずしもカメラ