Jensen Shannonカーネルとカーネル最大マージン成分分析によるカメラの違いの影響を受けにくいカメラ間人物照合

摘要

人物の追跡は監視カメラの重要なアプリケーションの・つである．一台の監視カメラの視野より広い領域において人物の追跡を行うためには，複数の監視カメラを利用し，それらカメラ間で人物対応付け（人物照合）をする必要がある．一方複数のカメラを用いるとしても，完全に死角のない領域を広範囲にわたって構築することは，コスト的あるいは景観的な問題から，実現が困難であることも多い．したがって本論文では，視野を共有しない複数のカメラ間での人物照合を考える．視野を共有しないカメラ間では，各カメラの色校正法や，監視対象の人物の体の向きや姿勢，照明条件が異なる．これに対し従来研究では，人物の服装の色が短時間には変化しないことを前提に，各人物の服装色ヒストグラムによる単純な照合が提案されてきた．しかしながら，異なる色校正を受けた色ヒストグラムを単純な距離指標で照合することは精度低下につながると考えられる．このため提案手法では，ヒストグラム間の距離旨標を高次元非線形空間で学習し，カメラによる違いの影響を受けにくい照合を目指す．提案手法の有効性は，実験により実証する．