可変モデルとパーティクルフィルタによる車両追跡(ITS画像処理,映像メディア,視覚および一般)
詳細
本稿では,車載カメラ映像から周辺車両を検出・追跡する手法について述べる.提案手法では,隠れ変数サポートベクタマシン(Latent SVM)を使用することで車両の特徴を学習する.特徴値としてはHOG特徴を利用し,車両の全体的特徴と車輪などの局所的な特徴および最適な位置関係を可変モデルとして学習する.さらに,車両検出の情報を用いてパーティクルフィルタによる各車両の追跡を行う.パーティクルフィルタに車両の存在確率分布と,異なる時刻間での輝度相関を反映することで,複数車両を識別できる追跡アルゴリズムを提案する.最後に,市街地走行動画に対して提案手法を適用し,有効性の定量評価を行う.
