動画像からのロバストな物体追跡技術
Robust discriminative visual tracking via active learning

概要

動画像中の物体の追跡を、前景・背景の激しい変化のもとでも安定かつ高精度で実現する技術を開発した。これまでに、前景(追跡対象)を背景からパターン識別する識別器を環境変化に応じて適応させる方法が知られていたが、学習のためのサンプルをいかに用意するのかが課題として残っていた。本研究では、「能動学習」によって、学習のためのサンプルを効率的に得る手法を開発した。提案法は、遮蔽・変形・照明変化など、物体追跡を困難にする多様な状況を集めたベンチマークで従来法を超える性能を示した。

産業界への展開例・適用分野

提案する技術は、人間の学習効率の高さを備えた運動学習モジュール(人工運動野)の実現を目指して、能動学習技術の研究開発を行うプロジェクトの一環として開発された。

研究者

氏名	専攻	研究室	役職/学年
Meshgi Kourosh	システム科学専攻	Ishii Lab	研究員
Oba Shigeyuki	システム科学専攻	Ishii Lab	准教授

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