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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2013-01-24 14:45 深度を用いた能動対象追跡 ○島田喜明・和田俊和（和歌山大）  PRMU2012-117 MVE2012-82 |
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| 抄録 | （和） | 本報告では，Kinectによって得られる深度画像のみを用いて，首振りによる対象の能動追跡を行うシステムおよび方法について述べる．これは，Kinectの側から見ると，人物検出やポーズ推定などを高速かつ安定に行うソフトウエアライブラリが使えるにもかかわらず，人物が観測範囲から出てしまうとその機能が使えなくなることを補うことになる．また，能動追跡の立場から見ると，屋内であれば照明の強弱にかかわらず，完全な暗闇でも追跡が行えることを意味している．単眼およびステレオカメラなどでは，回転による運動視差が発生しない「視点固定型」のカメラを用いた能動追跡が2次元画像平面上での対象位置のみで回転角が決定できるため有利である．しかし，Kinectでは3次元情報が直接得られるため，深度カメラの光学中心と回転中心の位置関係が分かっていれば，視点固定型の構成に剃る必要はない．本稿では，まずこのキャリブレーション法について述べる．次に，3次元空間中での点群をmean shiftによって追跡する手法について述べる．この手法は，3次元の窓関数を用いるため，物体が凸であり周辺に他の物体が存在しない限り，安定な追跡を実現することが出来る．次に，より詳細な3次元形状に基づく追跡アルゴリズムの例としてspin imageを用いた追跡方法，PID制御の方法について述べ，実験結果から，対象形状やタスクによって，どのような追跡手法が適しているかについて述べる． |
| （英） | This paper presents an active tracking system that only uses depth image taken by Kinect. From the view point of Kinect, flexible software libraries including human detection and human-pose estimation cannot be applied when target people go outside of the viewing area, and the active tracking system solve or relax this problem. From the active-tracking -system viewpoint, different from other cameras, Kinect can take depth image in indoor scene independent of illumination conditions. This implies that the tracking system can keep tracking even in complete darkness. For single camera tracking system, Fixed Viewpoint Camera (FVC) setting, which does not change the 3D viewpoint under rotation, is useful for active tracking, because the rotation angle to keep target inside the image frame can directly computed from the 2D image position on the image plane. In the case of Kinect, however, we don’t have to use FVC settings if we know the relative viewpoint position from the rotation center, because 3D positional information is directly obtained from the sensor. First, we present the calibration method to know the relative position. Next, we present a 3D blob-tracking method based on mean-shift. Since this method uses 3D window function, the object separability from its background and the stability are both good when the target shape is roughly convex. As a tracking method using more precise 3D model, this paper also presents spin-image based tracking algorithm. Through the experiment, we discuss what method should be used for specific tasks. | |
| キーワード | （和） | Kinect / 深度画像 / 能動追跡 / mean shift / spin image / / / |
| （英） | Kinect / depth image / active tracking / mean shift / spin image / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 112, no. 385, PRMU2012-117, pp. 299-304, 2013年1月. | |
| 資料番号 | PRMU2012-117 | |
| 発行日 | 2013-01-16 (PRMU, MVE) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2012-117 MVE2012-82 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU MVE IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2013-01-23 - 2013-01-24 |
| 開催地（和） | 京都大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 実時間処理，実空間センシングと環境理解（PRMU,MVE,SIG-MR共催，IPSJ-CVIM併催） |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2013-01-PRMU-MVE-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深度を用いた能動対象追跡 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Depth-based active object tracking |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Kinect / Kinect |
| キーワード(2)（和/英） | 深度画像 / depth image |
| キーワード(3)（和/英） | 能動追跡 / active tracking |
| キーワード(4)（和/英） | mean shift / mean shift |
| キーワード(5)（和/英） | spin image / spin image |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 島田 喜明 / Yoshiaki Shimada / シマダ ヨシアキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 和歌山大学 (略称： 和歌山大) Wakayama University (略称： Wakayama Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 和田 俊和 / Toshikazu Wada / ワダ トシカズ |
| 第2著者 所属（和/英） | 和歌山大学 (略称： 和歌山大) Wakayama University (略称： Wakayama Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2013-01-24 14:45:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2012-117, MVE2012-82 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | no.385(PRMU), no.386(MVE) |
| ページ範囲 | pp.299-304 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2013-01-16 (PRMU, MVE) |
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