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.
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
More From: Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.