疎分散カメラ環境における類似画像検索を用いた人物追跡

摘要

多数のカメラを備える大規模監視システムにおいて，人物領域抽出と類似画像検索を用いた人物追跡技術が提案されている．しかしながら実環境における人物領域抽出は精度が低く，抽出できたとしても姿勢変化やオクルージョンなどの影響で検索用持量量が大きく変化するため．検索精度が低下するという問題がある．そこで，人物領域抽出を前提とせず，人物単位で検索を行わない人物追跡方式を提案する．提案方式では，撮影画像中の前景領域をブロック状に分割し，ブロック単位で類似画像検索を行うことによって，所望する人物の検索を行う．さらに，撮影時刻情報を用いてカメラ間の遷移候補を絞り込むことによって，誤検索結果の低減を可能にする．本方式により，視野の重ならない16台のカメラを設置した環境で，目視で識別可能な人物を86．4%の精度で追跡可能となり，提案手法の有効性を確認した．%In a large-scale monitoring systems with multiple cameras, variable human tracking methods by using a human segmentation and a similarity-based image search are proposed. Howerver, accuracies in real worlds is still low. Although segmentations are successed, search accuracies are also low because of posture changes, occlusion, etc. We proposed a new human tracking method which does not need a human segmentation. The proposed method searches for similar images in units of blocks which are obtained by splitting foreground images. In addition, it allows us to reduce the number of false search results by narrowing down transition candidates to utilize time-stamps and camera locations. Our experimental results show that our methods can track humans at 86.4% in the environment with non-overlapped multiple cameras.