頻出グラフマイニングを利用した動画像解析

摘要

頻出グラフマイニングとは，大量のグラフから頻出するグラフパターンを有用な知識として抽rn出する手法である.SUBDUEは頻出グラフマイニングアルゴリズムとして知られており，MDL（Minimum Description Length）原理に基づいた評価式を用いて，頻出グラフパターンを発見する．本論文では，SUBDUErnの新しいアプリケーションとして，SUBDUEを動画像解析に適用することを試みる．特に，監視カメラ映像のrnようなカメラの前を移動物体が通過する動画像から，SUBDUEを用いて背景除去する手法を提案する．このよrnうな動画では移動物体の通過前後に背景のみのビデオフレームが十分存在するため，背景を評価値が高い頻出グrnラフパターンとして抽出できる．具体的には，まず，ビデオフレームを領域分割し，各領域を節点，各領域間のrn隣接関係を辺とする領域隣接グラフとして表現する．次に，背景を評価値の高い頻出部分グラフとして取り出す．rn最後に，各フレームを表すグラフから背景を表すグラフを除去して，背景除去を行う．グラフのノードは領域をrn表すので，提案手法は画素単位ではなく領域単位の背景除去となる．したがって，提案手法ではグラフの構造がrn変化しない範囲であれば，カメラが動いても背景除去可能である．更に，背景のみのビデオフレーム数が少なくrnても背景の評価値が高くなるように評価式の変更も行った．