深さ情報を用いた遮蔽に頑健な複数オブジェクトの追跡法
Robust Multiple Object Tracking with Depth information under Occlusion

概要

本発表では、不特定複数の人が入り交じる中で、個々の人物の追跡を行う手法を提案する。とくに複数人の追跡においては静止物体だけでなく、人同士の重なりによる動的な遮蔽が問題になるが、提案法では遮蔽の存在を許容する統計モデルを用いることによって、長期間の遮蔽に対して頑健な推定を可能としている。カメラによるRGB画像の他に、Kinectに代表される安価に利用できるようになった深さ画像を入力データに組み込み、それをいずれの人物が遮蔽しているかに関する推定に役立てることで追跡精度の向上を行った。またパーティクルフィルターを利用することで高速な推定を可能としている。

産業界への展開例・適用分野

商店街や銀行などの店の中、駅など不特定多数が入り交じる状況下での人物追跡を想定して研究を行っている。この手法を基礎として人数のカウント、特定の人物の有無の推定、不審者の発見などへの発展が考えられる。

研究者

氏名	専攻	研究室	役職/学年
Meshgi Kourosh	システム科学専攻	石井研究室	博士2回生
前田 新一	システム科学専攻	石井研	助教
李 玉哲	医学研究科	生命動態数理研究室	博士1回生

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