基底関数ネットワークを用いた動画像からの移動物体抽出

抄録

基底関数ネットワークを用いた動画像からの移動物体抽出手法について述べる．従来，移動物体の抽出には，背景差分法が多く利用されている．背景差分法は，移動物体を精度よく抽出できるが，背景が安定しない動画では誤抽出が多くなる．そこで，複雑な背景モデルの生成が必要となる．一方，フレーム間差分法では，環境変化に強いが移動物体全体の画像を抽出することができないという問題がある．本提案手法では、動画のフレーム画像を局所的なサポート領域を持つ2次元の基底関数と結 合荷重の積和で表現する．移動物体をフレーム間の結合荷重の変化として認識することで，移動物体全体を含む領域画像を再構成する．さらに，移動物体を含む画像の領域のみで背景差分法を行い，複雑な背景モデルの生成を行わずに精度よく移動物体を抽出する．本稿では、背景が不安定な動画像から移動物体を抽出する実験を行い，本手法の有効性を示す．