時系列2次元オプティカルフロー場の分離および自己運動の分類

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC19-3

グループ名: 【C】平成27年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2015/08/27

タイトル(英語): Separation of 2D Optical Flow Fields and Egomotion Classification

著者名: 久原 裕貴(長崎大学),酒井 智弥(長崎大学)

著者名(英語): Hiroki Kuhara(Nagasaki University),Tomoya Sakai(Nagasaki University)

キーワード: ロバスト主成分分析|低ランク近似|スパース正則化スパース正則化|robust PCA|low-rank approximation|sparse regularization

要約(日本語): 　本研究は，動画像の見かけの動きの分類を目的としている．見かけの動きとは，カメラによる動画像全体の動きと動画像中に存在する物体の動きのことであり，動画像中には本来これらの動きが同時に存在している．カメラの自己運動と物体の運動の解析のためには，これら見かけの動きを分離する必要がある．自己運動に起因するオプティカルフローはいくつかの基底場の重ね合わせで表現できるため低ランク性がある．一方，物体の運動によるオプティカルフローは画像領域を占有しない限り，空間的にスパースであると仮定できる．本研究では，動画像から得られる時系列2次元オプティカルフロー場を複素行列にし，ロバストPCAで自己運動と物体運動のオプティカルフローを分離することを提案する． また，低ランク成分から異なる自己運動を分類できることを示す．

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