Kalman-Filter 予測を用いた特徴点マッチングとMean-Shiftを組合せた粗密探索に基づく特徴点追跡

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タイトル別名
  • Coarse-to-Fine Feature Point Tracking Based on Combination of Feature Point Matching with Kalman-Filter and Mean-Shift Search
  • Kalman-Filter ヨソク オ モチイタ トクチョウテン マッチング ト Mean-Shift オ クミ アワセタ ソミツ タンサク ニ モトズク トクチョウテン ツイセキ

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抄録

Mean-Shiftは，計算コストの低い極値探索手法である．特徴点追跡への応用では，特徴点の移動量や特徴量が大きく変化する場合に，Mean-Shift探索が局所解に陥り追跡に失敗することがある．本研究では，Kalman-Filter予測に基づく特徴点マッチングにより広域に対し粗な特徴点の対応付けを行った後に，その対応点からMean-Shift探索により狭域に対し密に特徴点を探索する手法を提案する．これにより，Mean-Shiftの長所を生かしつつ欠点を解決し，大域解を探索することで特徴点を追跡する．シミュレーション映像とスポーツ映像に対して特徴点の追跡実験を行い，提案手法が多くの特徴点を長時間追跡できることを確認した．

収録刊行物

  • 画像電子学会誌

    画像電子学会誌 43 (3), 318-329, 2014

    一般社団法人 画像電子学会

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