統計的リーチ特徴法によるロバスト背景差分

摘要

統計的リーチ特徴法は，画像群中において明度の大小関係が一貫して安定に保たれる任意の2点を適応的に決定し，その保存性に着目するメカニズムによって画像群中に安定して存在する特徴を抽出する方法である．この統計的リーチ特徴を用いることで，明度変化やノイズなどの外乱に極めて頑健な背景差分を実現することができる．本論文では，統計的リーチ特徴法の定義について述べたあと，背景差分への適用方法を示す．さらに，背景差分結果を元にSR特徴を再評価する2パス型の背景差分法を提案する．これはリーチ点に前景が含まれる場合，その割合に応じて過検出が起こる確率が高くなることから，前景となるリーチ点を除外する方法である．これにより屋外の天候変化を含む場合シーンにおいて，より安定に背景の分離が可能となることを示す．%A statistic reach feature (SR feature) is defined as two arbitrary points that keep the sign of increase and decrease of the brightness in the image sequence. The SR feature realizes robust background subtraction for illumination changes and some noises. This paper describes a definition of the SR feature, and the application to background subtraction. In addition, we propose the two pass method that revalues the SR feature based on the background subtraction result. False positive appears when the foreground is contained in the reach point. The two pass method can improve by excluding the reach point that is the foreground. The experimental results show that the proposal method can segment the background with stability even if the image sequence contains illumination changes.