位置情報を考慮した時系列ペイジアン・フィルタリングによる移動可能な領域の抽出

摘要

本研究では，移動体に搭載したカメラで移動体の前方を撮影する状況を想定し，この映像から移動可能な領域を求める手法を提案した．提案手法では，時系列ペイジアン・フィルタリングの考え方を採用し，観測値の時系列から，移動可能な領域の色情報と位置の確率密度関数の推定を行う．時系列ペイジアン・フィルタリングの実現方法として，確率密度関数を特定の関数形に制限することを必要としない時系列モンテカルロ法を採用した．本稿では，提案手法の詳細を説明した後，実際の時系列画像について評価実験を行う．今回の評価では，分割結果と理想分割との一致の度合を表す一致度（0～1）とその平均値を導入した．提案手法の場合，0．805～0．933の一致度の平均値が得られ，今回評価した他の方式より優れた結果となった．%In this research a new method for segmentation of movable region from image sequences showing road in front of moving object have been proposed. In the proposed method, sequential Bayesian filtering based approach is addopted to estimate probability density function of colors and positional information from values observed through the time. The estimation is implemented as a sequential Monte-Carlo method. Details of the proposed method are described in this paper, and effectiveness of the method is demonstrated on experiments with real image sequences. Average value of coincidence (measure of similarity between a result and ideal segmentation, from 0 to 1) was in range from 0.805 to 0.933 for the proposed method, which outperformed other methods evaluated in this paper.