極座標表現を用いた形状特徴ベクトルによる3次元ビデオのセグメンテーション

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  • キョク ザヒョウ ヒョウゲン オ モチイタ ケイジョウ トクチョウ ベクトル ニ ヨル 3ジゲン ビデオ ノ セグメンテーション
  • Histogram-based Temporal Segmentation of 3D Video Using Spherical Coordinate System

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複数のカメラを用いた多視点映像から生成される動的3次元オブジェクト（以後，本論文では「3次元ビデオ」と呼ぶ）は，実世界の3次元物体の詳細な情報を記録・再生できることから様々な研究が行われつつある．今後大規模な3次元ビデオのデータベースを構築し利活用していくためには，効率的な検索・編集技術の開発が求められる．本論文では検索・編集技術の開発に先立ち，まず被写体の時間的な動きの変化に着目した3次元ビデオのセグメンテーション技術を開発した．セグメンテーションとはビデオ・シーケンスを動きの意味のまとまりごとに分割する処理のことである．提案手法では極座標表現された3次元オブジェクトの頂点群から特徴ベクトルを生成することで，効率的でロバストなセグメンテーションを実現した．具体的には，ある基準点から各頂点への極座標 (r theta phi)を計算してそれぞれのパラメータのヒストグラムを特徴ベクトルとし，近傍フレーム間の特徴ベクトルどうしの距離がある条件を満たしたときにセグメンテーション位置であると判断した．これによって筆者らが以前に開発した3基準点によるヒストグラム法よりも，よりロバストなセグメンテーションが可能となった．3種類の3次元ビデオ・シーケンスに提案手法を適用した結果，適合率が0.77，再現率が0.95と良好な結果を得た．また，複数の被験者による主観評価の結果を統計的に処理し，セグメンテーションの性能を客観的に評価する指標もあわせて提案する．

3D video, which is generated from multi-viewpoint images, has been drawing more attention because it can record and reproduce high-accuracy 3D information of the real-world objects. One of the most important issues in managing a large-scale database of 3D video archives is efficient retrieval for browsing, reusing, processing, and so on. Prior to retrieval systems, one has to solve the fundamental problem of temporal chopping of 3D videos into meaningful and manageable segments. In this paper, we have developed a robust and effective segmentation algorithm using histogram-based feature vector representation based on the spherical coordinate system. The segmentation algorithm developed in this paper has been applied to three different 3D video sequences and high recall and precision rates of 0.95 and 0.77, respectively, have been achieved in the best case. In addition, an objective performance evaluation method based on the statistical analysis of the subjective segmentation results is also proposed in this paper.

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