Abstract
本研究では，人物軌跡データを用いて人物移動を模擬する確率的セルオートマトンを学習する方法を提案し，動画像上での複数人物追跡に応用する．確率的セルオートマトンの学習では，対象空間全体で十分かつ密に人物軌跡データを収集することは一般に困難であることから，ディリクレ平滑化を用いてベイズ的にデータの欠損や不足を補う方法を導入する．さらに，人物追跡のために，学習した確率的セルオートマトンによる人物移動シミュレーションを画像を用いて逐次的に更新するための逐次データ同化アルゴリズムを示す．実動画像を用いた追跡実験では，提案する確率的セルオートマトンを用いることにより，データに基づかない方法と比較して追跡性能が向上することを示す．
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Schedule a callMore From: Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics
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