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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-11-30 15:15 独立成分分析を用いたパーティクルフィルタによる歩行者の追跡 ○友成芳宏・鈴木幸司（室蘭工大）  CS2018-86 IE2018-65 |
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| 抄録 | （和） | 歩行者追跡システムは監視システムや交通モニタリングシステムなどのコンピュータビジョンの応用とし て広く研究されている. パーティクルフィルタは非線形・非ガウス状態空間モデルを対象としており歩行者追跡に有効 である. 動画像中の歩行者の特徴を捉える事が重要であり, 本論文では ICA によって歩行者の幾何学的特徴を捉えるこ とによりパーティクルフィルタを用いて歩行者を追跡するシステムを開発した. 様々な人の画像から ICA の基底を求 めた. 人の画像ブロックはその基底の線形結合によって復元することが可能である. パーティクルフィルタのパーティ クル位置の画像ブロックを復元する ICA の結合係数から構成される行列を作成し特異値ベクトルを求める. この特異 値ベクトルからパーティクルフィルタの尤度を求めフィルタリングを行う. 複数の歩行者から特定の歩行者を追跡する 実験を行った結果, 有効性を示すことはできなかったが, 改善点を見出すことができた. |
| （英） | A pedestrian tracking system has been studied for various systems such as surveillance systems and traffic monitoring systems, which are application studies of computer vision. Since a particle filter is applicable to state space models with nonlinear and non-Gaussian, it is useful for tracking a pedestrian. To implement robust tracking, it is necessary to obtain features of the appearance of pedestrian in a video. ICA (independent component analysis) is able to obtain geometrical features of a pedestrian and is therefore useful for implementing a tracking system. ICA bases were computed from a variety of pedestrian images. An image block of a pedestrian image is reconstructed by linear combination of ICA bases. Weight coefficients to combine ICA bases can be features for the appearance of a pedestrian in a video. Image blocks were extracted from the image where a particle located. A matrix was constructed by weight coefficients for these image blocks. Vector consisting of singular values of the matrix were computed and they were used to compute the likelihood of a particle. A filtering operation was carried out for each particle using the likelihood. We conducted experiments in which a specific pedestrian among a number of pedestrians was tracked. Experimental results showed that the system was not able to accurately track pedestrians. However, we found how to improve the system. | |
| キーワード | （和） | ICA / 尤度 / パーティクルフィルタ / 歩行者追跡 / / / / |
| （英） | ICA / likelihood / particle filter / pedestrian tracking / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 329, IE2018-65, pp. 117-122, 2018年11月. | |
| 資料番号 | IE2018-65 | |
| 発行日 | 2018-11-22 (CS, IE) | |
| ISSN | 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 | CS2018-86 IE2018-65 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CS IE IPSJ-AVM ITE-BCT |
| 開催期間 | 2018-11-29 - 2018-11-30 |
| 開催地（和） | 徳島大学 工業会館 |
| 開催地（英） | Tokushima University (Memorial Hall of Almuni(Engineering)) |
| テーマ（和） | 画像符号化，通信・ストリーム技術，一般 |
| テーマ（英） | Image coding, Communications and streaming technologies, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2018-11-CS-IE-AVM-BCT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 独立成分分析を用いたパーティクルフィルタによる歩行者の追跡 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A pedestrian tracking system using ICA and a particle filter |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ICA / ICA |
| キーワード(2)（和/英） | 尤度 / likelihood |
| キーワード(3)（和/英） | パーティクルフィルタ / particle filter |
| キーワード(4)（和/英） | 歩行者追跡 / pedestrian tracking |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 友成 芳宏 / Yoshihiro Tomonari / トモナリ ヨシヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 室蘭工業大学 (略称： 室蘭工大) Muroran Institute of Technology Institute of Technology i (略称： Muroran IT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 幸司 / Yukinori Suzuki / スズキ ユキノリ |
| 第2著者 所属（和/英） | 室蘭工業大学 (略称： 室蘭工大) Muroran Institute of Technology Institute of Technology i (略称： Muroran IT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-11-30 15:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | CS2018-86, IE2018-65 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.328(CS), no.329(IE) |
| ページ範囲 | pp.117-122 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-11-22 (CS, IE) |
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