20100626 CVIM(3)6,7 shirasy
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第3回CV勉強会 発表資料 教科書 ：コンピュータビジョン最先端ガイド 第1巻 対象範囲：第3章6-7節
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- 1. 第3章 パーティクルフィルタとその実装 2010.06.26 CVIM チュートリアル勉強会（第3回） ６． パーティクルフィルタの実装（PP.89～） ７． まとめ（PP.94～） @shirasy 1
- 2. ６. パーティクルフィルタの実装 6.1 ライブラリ、サンプルプログラム（P.89） The Condensation Algorithm （Isard氏ら） サンプルプログラムとして、「simple cond」が有名 http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/ISARD1/condensation.html 2
- 3. ６. パーティクルフィルタの実装 6.1 ライブラリ、サンプルプログラム Particle Filter Objcet Tracking(Hesss氏ら） OpenCV（画像処理部分）とgtk（GUI)を 用いた実践的なプログラミング 3 http://web.engr.oregonstate.edu/~hess/
- 4. ６. パーティクルフィルタの実装 6.1 ライブラリ、サンプルプログラム ｃｖCondensation：パーティクルフィルタのフレームワークを提供するライブラリ OpneCVに含まれる http://opencv.willowgarage.com/wiki/ http://opencv.jp/ 4
- 5. ６. パーティクルフィルタの実装 6.2 OpneCVを使った実装例（P.89） cvCondensationを使った対象追跡のサンプルプログラム サンプル内容： 二次元画像上の肌色領域を追跡する例 － 状態ベクトル ： 画像上の位置 － システムモデル ： 等速直線運動を仮定したモデル（式(30)（P.86）） － 尤度の推定 ： 設定した肌色と画素値の差 （R , G , B） 本発表では、尤度の推定方法を3パターン試す 5
- 6. ６. パーティクルフィルタの実装 6.2 OpneCVを使った実装例 処理の流れ（ （）は、本文中の説明箇所 ） CvConDensation構造体の初期化 （P.90 ） 初期サンプルの生成 (P.91） 尤度関数の定義 （P.92） パーティクルフィルタの実行 (P.92） 状態更新（次時刻の予測サンプルを生成） (P.92） 6
- 7. ６. パーティクルフィルタの実装 6.2 OpneCVを使った実装例 特長： 「cvConDensation構造体に与える各種パラメータの設定や、尤度の 計算方法を変更することで汎用的に使える」 「システムモデルが線形モデルに限定」 制限： 「システムノイズ分布が正規分布か一様分布のみ」 「初期分布が一様分布のみ」 7 http://opencv.jp/opencv-1.0.0/document/opencvref_cv_estimators.html
- 8. ７. まとめ パーティクルフィルタ（時系列フィルタの一種） 特長 • 「パラメトリックに表現される対象であれば、どんな対象でも扱うことができる」 • 「観測モデルについても、ある状態に対する尤度関数さえ定義できればよい」 コンピュータビジョンの問題にも適している パーティクルフィルタを用いる際の注意点（P.95 図13参照） 尤度分布のピーク周辺に極大値が存在する場合でも正しく推定可能 ＊類似度の勾配に基づく追跡手法（例：Mean-Shift, Lucas-Kanade）では、 最適解に収束することは困難 尤度分布が鋭いピークを持ち、ピーク位置の周辺で急激に尤度が下がる場合、 サンプルの密度が低いと正しくピーク位置を推定できない場合がある 8