混合RRFによる照明条件変動下での物体検出

摘要

We propose a new method for background modeling based on Radial Reach Filter (RRF) known as robust background subtraction method under varying illumination. Our approach can automatically change the number of Radial Reach Correlation (RRC) in each pixel. The number of RRC increases when pixel values often change because of illumination change, object moving and so on. On the other hand, when pixel values are constant in a while, some RRC are eliminated. Our approach can adopt the background changes and realize robust object detection under varying illumination. Several experiments show the effectiveness of our approach.%本論文では，背景差分のための混合Radial Reach Filter を用いた背景モデル構築法について述べる．背景差分法は，事前に用意した背景画像と観測画像との差分を計算することにより，物体に関する事前知織を必要とせずに物体領域を抽出できるという利点があるが，その際，照明変イヒに対する耐性を持たせることが課題となる．照明変化に頑健な背景差分法としては，Radial Reach Filter（RRF）が知られているが，この手法では事前に用意した背景モデルを利用しているため，想定外の背景変化が起こった場合に対応できないという問題がある．我々が提案する手法では，背景変化が起こった画素に対しては新たにRadial Reach Correlation（RRC）を追加し，逆に背景モデルとしてあまり利用されていないRRCを削除するといった処理により，画素単位でRRCの数を増減させることで背景変化に柔軟に対応しつつ，対象物体の抽出が可能である．