運動物体分離

ビデオカメラで撮影した動画像中の背景と運動物体を分離することは、侵入者検出や特定物体の抽出などに応用できます。

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特徴点の追跡例

 実際に運動分離を行った場合には、上図のように、運動物体を追跡したときに、赤い車以外は全て停止しているため、実際に運動分離を行った場合には、下図のように赤い車を追跡した特徴点とそれ以外の特徴点に分離されます。これにより、背景と運動物体を分離します。

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運動物体分離の結果

 


 

運動物体分離のためのアウトライア除去

運動物体分離のための様々な手法が提案されていますが、そのほとんどが入力データの誤り(アウトライア)が無いことを前提としています。しかし、実際には追跡誤りなどによりアウトライアが含まれることが多く、これが分離の精度を低下させる原因となっています。

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特徴点追跡におけるアウトライア

 上図では、赤の特徴点は最初、車の特徴点として追跡されています。しかし、最終的には、背景のガードレールの特徴点と認識されています。本研究室では、この様なアウトライアを正しく検出・除去し、分離の精度を向上させる研究を行っています。


 

運動軌跡の平面当てはめによるアウトライア検出

従来手法では特徴点の軌跡が含まれる空間を最適に当てはめ、当てはめた空間と特徴点との距離によりアウトライアを含む軌跡を検出しています。しかし、運 動物体の数によって当てはめた空間の次元が異なったり、物体の運動によっては当てはめた空間の次元が退化することもあり、精度よくアウトライアを含む軌跡 を検出することは困難です。本研究では、その次元の退化を逆に利用してアウトライアを含む軌跡を検出します。ビデオ画像内の運動物体が平面運動をすると き、その運動軌跡はある一定の空間となります。 outlier1 提案手法はビデオ画像を複数の小区間に分割し(上図)、分割した各区間では物体の運動が平面運動になると仮定した平面当てはめにより運動軌跡に平面を当てはめてアウトライアを含む軌跡を検出します。