ロバスト統計に基づいた適応的な背景推定法

島井 博行  栗田 多喜夫  梅山 伸二  田中 勝  三島 健稔  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J86-D2   No.6   pp.796-806
発行日: 2003/06/01
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Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 論文
専門分野: 画像処理,画像パターン認識
キーワード: 
ロバスト統計,  背景推定,  M推定,  ロバストテンプレートマッチング,  

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あらまし: 
本論文では,ロバスト統計に基づいて環境の変化に応じて適応的に背景を推定するための手法であるロバスト背景推定法及び環境の変化に応じて適応率を自動調節するための手法の二つを提案する.固定したカメラを用いた監視システム等では,撮影した動画像から移動物体を検出し,検出された対象を認識,同定することが必要となる.移動物体検出のための最も単純で多くの場面で利用されている代表的な方法は,背景画像と現在のシーンとの差分により移動物体を検出する背景差分法である.このため,移動物体を含まない背景画像が必要である.しかし,シーンに常に移動物体が含まれる状況下では背景画像を獲得することは困難である.また,環境が変化した場合,背景画像を変化に応じて適応的に修正する必要もある.更に,背景部分が時間的に様々に変化する環境下では,どの程度のフレーム数を用いて背景を推定するのかを決めることが重要となる.そこで本論文では,ロバスト統計の手法として知られているM推定を用いて,背景を適応的に推定する方法を提案する.また,ロバストテンプレートマッチングを用いて,環境への適応率を変化させることにより背景を推定するために必要なフレーム数を調節する手法も提案する.