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講演抄録/キーワード
講演名 2015-02-20 15:20
Structured SVMを用いた物体追跡の防犯カメラ映像適用に関する一検討
永井有希上野智史酒澤茂之KDDI研PRMU2014-150 CNR2014-65
抄録 (和) 防犯用途として多数のカメラが既に様々な場所に設置されているが,店舗のような屋内に設置された防犯カメラ映像は,斜め上から広範囲を撮影された映像となるため,対象物体のスケールや角度の変化が激しい映像となる.また,店舗内の什器や人物との交差により,オクルージョンが頻出するという問題がある.本稿では,このような複雑な状況下で物体位置を正確に追跡し続けることを目的に,Struckと呼ばれるStructured SVMを用いた物体追跡手法に,物体の角度・スケール変化,再追跡を考慮させた追跡フレームワークを提案する.
防犯カメラを想定した映像から人物領域を追跡する実験を行い,複数の最新ベンチマーク手法と比較を行った結果,中心位置誤差および領域のオーバーラップ度合いに基づいた評価指標において,精度が向上したことを確認した. 
(英) Visual object tracking is one of the most important task for security and surveillance applications. Recently, many cameras have been installed in various places for security applications. In a video captured by an indoor camera, visual information including orientation and scale of a object is changing severely and a partial or full body of the object is occluded frequently. To achieve robust visual tracking, tracking-by-detection approach is one of successful way. In this paper, we propose a visual tracking framework based on structured output tracking method called ”Struck”. We introduce scale and orientation parameters in this method for robust object tracking via indoor surveillance cameras. Experimentally, we show that our algorithm is able to outperform state-of-the-art trackers on indoor videos.
キーワード (和) 物体追跡 / 防犯映像解析 / 構造学習 / / / / /  
(英) Object Tracking / Visual Surveillance / Structured Prediction / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 114, no. 454, PRMU2014-150, pp. 185-190, 2015年2月.
資料番号 PRMU2014-150 
発行日 2015-02-12 (PRMU, CNR) 
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 PRMU2014-150 CNR2014-65

研究会情報
研究会 PRMU CNR  
開催期間 2015-02-19 - 2015-02-20 
開催地(和) 東北大学 
開催地(英)  
テーマ(和) 実世界指向,産業 
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 2015-02-PRMU-CNR 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) Structured SVMを用いた物体追跡の防犯カメラ映像適用に関する一検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Study on Object Tracking with Structured SVM for Indoor Videos 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 物体追跡 / Object Tracking  
キーワード(2)(和/英) 防犯映像解析 / Visual Surveillance  
キーワード(3)(和/英) 構造学習 / Structured Prediction  
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 永井 有希 / Yuki Nagai / ナガイ ユウキ
第1著者 所属(和/英) 株式会社 KDDI研究所 (略称: KDDI研)
KDDI R&D Laboratories, Inc. (略称: KDDI R&D)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 上野 智史 / Satoshi Ueno / ウエノ サトシ
第2著者 所属(和/英) 株式会社 KDDI研究所 (略称: KDDI研)
KDDI R&D Laboratories, Inc. (略称: KDDI R&D)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 酒澤 茂之 / Shigeyuki Sakazawa / サカザワ シゲユキ
第3著者 所属(和/英) 株式会社 KDDI研究所 (略称: KDDI研)
KDDI R&D Laboratories, Inc. (略称: KDDI R&D)
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講演者 第1著者 
発表日時 2015-02-20 15:20:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 PRMU2014-150, CNR2014-65 
巻番号(vol) vol.114 
号番号(no) no.454(PRMU), no.455(CNR) 
ページ範囲 pp.185-190 
ページ数
発行日 2015-02-12 (PRMU, CNR) 


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