SURF特徴点を用いたグラフカットによる動画像からの移動物体自動抽出結果の精度向上

摘要

Video segmentation based on the graph-cut has been actively researched recently. Most previous segmentation methods use the motion information between the frames and the color information as the clues to separate the background from the foreground. However, the performance of these methods tends to deteriorate, when the motion information and the color information become unstable, which is caused by the stop of the moving object and the illumination change, for instance. In this paper, we propose a new automatic video segmentation method robust to unstable motion vectors and color information. Our method relies on the SURF features which is robust to the illumination change and the rotation. In particular, our method matches the SURF feature points between two frames and modifies the segmentation result when the labels of the matched feature points are different.%近年，動画像からグラフカットを用いて自動的に前景を抽出する手法が盛んに研究されている．これらの手法では基本的にフレーム間の動き情報や色情報から前景と背景を識別する．しかし，このような手法では移動物体の停止や照明の変化などにより，動き情報や色が不安定になると抽出の精度が低下する．そこで，本研究では照明変化にロバストで物体の動きによる影響を受けにくいSURF特徴点を利用して，現在のフレームと過去のフレームに含まれるSURF特徴点の前景，背景への分割結果を比較することで抽出結果の安定性を評価し，不安定な場合は過去のSURF特徴点のラベルを基に結果を修正することで，動きベクトルや色が不安定になるような場合でも前景を精度良く抽出する手法を提案する．