We present a new method for detecting incorrect feature point tracking. For 3-D reconstruction and motion segmentation, we track feature points through a video sequence, then remove outlier trajectories among them. If we detect image frames in which feature point tracking fails, we can correct incorrect trajectories and reuse them. In this paper, we detect incorrect feature point tracking by imposing the constraint that under the affine camera model feature trajectories should be in an affine space in the parameter space. Introducing a statistical model of image noise, we test the partial trajectories are sufncientlly reliable. Then we detect incorrect partial trajectories. Using real video images, we demonstrate that our proposed method sufficientlly detects incorrect feature point tracking.%ビデオ画像上の特徴点の軌跡から追跡を誤ったフレームを検出する手法について述べる．ビデオ画像上で特徴点を追跡し，3次元形状復元や運動物体の分離を行うには，まず追跡結果からアウトライアを検出し，これを除去する必要がある．通常はアウトライアとして除去された軌跡はその後の処理には使用されないが，軌跡から追跡を誤ったレームを検出できれば，その部分を正しく推定し直すことで軌跡を再利用することが可能になる．本稿では，アフィンカメラのもとでは特徴点の軌跡を表すベクトルがあるアフィン空間に含まれるという拘束条件を用いてアウトライア軌跡から追跡を誤ったフレームを検出する手法を示す．これはインライアの軌跡にアフィン空間を当てはめ，誤差の統計モデルに基づいて部分軌跡の信頼性を判定することで，追跡を誤ったフレームを検出するものである．実画像を用いた実験により，提案手法の有効性を示す．
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