MIRU 2007 第10回 画像の認識・理解シンポジウム ポスター資料 ; 開催場所 : 広島市立大学, 広島 ; 開催日時:2007年7月30日～8月1

Amano, Toshiyuki

Kaneda, Kazufumi

Shinomura, Yuji

Tamaki, Toru

Hiroshima University Institutional Repository

  0 400 100   50  150  200  250  300  350 400 200 250 300 3500 400 100   50  150  200  250  300  350 400 200 250 300 350固有空間と零空間の組合せによる人物歩行予測                                                      篠村祐司　玉木徹　天野敏之　金田和文・画像上の人物の　未来の歩行位置予測画像上の追跡対象以外の物体が存在→人物の歩行に影響→画像上の固有情報・建物、道路、　木、車、階段など                                        広島大学大学院工学研究科      奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科‡‡・監視カメラによる　危機回避、不審者検出学習予測固有ベクトル取得現時点までの軌跡　  と予測軌跡実際の歩行軌跡・補正に使用する　零ベクトルの　種類・本数の検討・学習時の各歩行　軌跡の対応　(DP   マッチング)提案手法・大きな振れ幅・軌跡自体が細かくぎざぎざ→人間の歩行らしくない予測予測軌跡  学習固有ベクトル学習固有ベクトルの係数逆射影 　投影  ・    に直交する零空間の零ベクトル   　を追加目標人間の歩行らしい予測→滑らかな歩行軌跡ぎざぎざした予測歩行軌跡を滑らかする補正零ベクトルの追加零ベクトル零ベクトルの係数学習固有空間の拡張・ARモデル・カルマンフィルタ現在までの追跡対象歩行位置データ未来の追跡対象歩行位置データ 画像上の固有情報を歩行予測に利用画像上の固有情報考慮せず未来の追跡対象歩行位置データ学習・予測・補正軌跡のプロット点数：250点学習歩行軌跡：13本追跡中の人物位置100点目における予測・補正・画像上での補正前後 の変化量が小さい・滑らかになった部分  が少ない１つの零ベクトルでの補正 ３つの零ベクトルでの補正従来法 学習した画像上の固有情報の特性背景人物歩行予測の必要性研究目的従来の歩行予測手法画像上の固有情報を用いた歩行予測手法追跡利用画像上の固有の情報固有空間ENを作成2M次元の歩行軌跡N人分学習補正実験結果ℝ2MENm：学習歩行軌跡の平均ベクトルmENm`1`2 `s1Nアプローチ 手法予測問題点現在までの追跡対象歩行位置データ追跡予測y*y”y”yy ” y*yy*EN `0y= ∑i=1NaieiENを用いた予測 y∗ ∑k=1sbk `k欠損部分の補正J=∑j=1M−2cosj j j 番目歩行軌跡滑らかさの評価式評価式:補正ENmei： `k：ai： bk：y*y”y逆射影 　y*投影  y”yy  補正歩行軌跡補正結果実験条件 今後の課題人物の現在位置実際の歩行軌跡赤線：予測軌跡青線：補正軌跡赤線：予測軌跡青線：補正軌跡実際の歩行軌跡人物の現在位置y∗= ∑i=1NaieiEN を用いた予測ℝ2Mℝ2Mℝ2MIS-2-12

固有空間と零空間の組合せによる人物歩行予測

http://ir.lib.hiroshima-u.ac.jp/files/public/1/19813/2014101613420159481/20070703-MIRU2007-Shinomura-poster.pdf

Prediction of a path of pedestrian using combination of Eigenspace and null space

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