自己遮蔽に頑健な物体追跡における除外領域検出精度の

自己遮蔽に頑健な物体追跡における除外領域検出精度の向上
（指導教員 今井 順一 准教授）
今井研究室 1231036 柏木 雄平
はじめに
除外した結果（図 7）を元に物体モデルを更新し，
移動物体の視覚追跡は画像処理に関する分野で広
追跡に利用する．
く応用されている重要な技術である．代表的な手法
追跡対象
周囲領域
として，色分布による物体モデルを利用したパーテ
ィクルフィルタによる追跡手法がある．さらに先行
研究[1]ではこのパーティクルフィルタに加えて深
図 1 RGB-D カメラ 図 2 RGB 画像 図 3 追跡物体候補
度情報を利用し，物体が回転して自己の一部分で今
まで見えていた領域が隠れ新たに違う領域が見える
ようになる「自己遮蔽」に対して頑健な物体追跡を
実現した．しかしこの手法では，接している床面や
把持する人間の手などを追跡物体領域から分離でき 図 4 色広がり 図 5 除外色 図 6 除外領域 図 7 除外後
ず，誤って物体モデルに追加してしまうことで追跡
4. 実験
が破綻する問題がある．先行研究[1]では限られた条
先行研究[1]の手法で除外領域を正しく検出でき
件下でこれらを除外する処理を施しているが，汎用
ない条件において，提案手法が検出できるかを評価
性に欠けるため実用的ではなかった．そこで本研究
する実験を行った．追跡対象に対して，手に手袋を
は，追跡物体の周囲に広がる色情報から除外領域を
着けた状態で把持する場合と，壁に隣接させた場合
検出することで，自己遮蔽に頑健な物体追跡におけ
で追跡を行う．図 8 に従来手法，図 9 に提案手法の
る除外領域検出精度の向上を図ることを目的とする． 追跡の様子を示す．それぞれの画像は左に追跡結果，
2. 既存手法
右に物体モデルを表した画像を示している．従来手
先行研究[1]の手法では，まず色分布モデルを利用
法では，追跡物体を手に手袋を着けた状態で把持す
したパーティクルフィルタにより現在時刻における
ると手袋が，壁に隣接させると壁が，それぞれ追跡
追跡物体の位置を検出する．その際，自己遮蔽が発
対象に含まれる．一方提案手法では，手袋で把持し
生すると，追跡物体の一部であるにも関わらず物体
ても手袋は追跡対象に含まれず，壁に隣接させた場
モデルに含まれていない色を持つために追跡物体と
合も含まれていない．すなわち，提案手法は除外領
して認識されない領域が生じる可能性がある．そこ
域検出精度の向上が実現できている．
で，深度情報を利用した GraphCuts を適用し，追跡
物体と深度が連続する領域を物体モデルに含める処
理を行う．GraphCuts は，与えた情報と似た情報を
隣接後
もつ画素を一つの領域として切り出す手法である．
3. 提案手法
既存手法では深度情報を利用し追跡物体の一部と
なる領域を検出するが，物体に接する床面や把持す
図 8 従来手法 （上：手袋 下：壁）
る手など，本来除外すべき領域を分離できない．そ
こで「追跡物体の一部である領域は既に検出されて
いる追跡物体領域の近傍のみ存在し，除外すべき領
隣接後
域は追跡物体の周囲にまで広がって存在する」とい
う仮定をおき，除外領域を検出する手法を提案する．
3.1 色の広がり検出
まず，RGB-D カメラ（図 1）から RGB 画像（図 2）
図 9 提案手法 （上：手袋 下：壁）
と深度情報を取得し，既存手法と同様の処理を行う．
5. おわりに
その後，RGB 画像を HSV 表色系に変換し，深度情
本研究では，追跡物体の周囲にまで広がる色を検
報により切り出された追跡物体候補（図 3）の周辺
出し，物体モデルに含まれない色を除外色とするこ
領域から色を抽出して、その色で連続する領域を検
とで，深度情報によって切り出された物体モデルか
出する．色の広がりを検出した例を図 4 に示す．
ら除外領域を検出する手法を提案した．また，評価
3.2 除外領域の検出
実験を行いその有効性を示した．
3.1 で検出した除外候補領域の色が現在の追跡物
今後の課題として，追跡対象と同色の隣接物体へ
体の色分布モデルに含まれるか否かを確認し，含ま
の対処などが挙げられる．
れていない場合はその色を除外色とする．除外色を
参考文献
持つ領域の例を図 5 に示す．次に，定めた除外色を
[1] 木辻亮，“深度情報を利用した移動カメラにお
もとに色情報に基づく GraphCuts を適用して除外領
ける自己遮蔽に頑健な物体追跡の実現，” 2014
域を切り出す．検出した除外領域の例を図 6 に示す．
年度 千葉工業大学 情報科学部 情報工学科
3.3 追跡利用物体モデル作成
卒業論文，2014．
3.2 で得られた除外領域を図 3 の追跡物体候補から
1.