適応型疎テンプレート追跡

摘要

松原一尺長［1］は二次元テンプレートを用いた実時間物体追跡法として，疎テンプレート追跡を提案している．本論文では，この方法をベースとして，追跡時に見え方の変化を逐次学習し，テンプレートを更新すrnる適応型疎テンプレート追跡を提案する．すなわち，Jepsonら［2］が提案しているWSLモデルを使用して見えrn方の変化を逐次学習しつつ，疎テンプレート追跡を行うことで，適応型疎テンプレート追跡法を構成する．また，rnWSLモデルの学習率と追跡結果の比較分析に基づき，異なる学習率をもつWSLモデルの自動切換を提案し，急rn激な見え方の変化にも対応する．最後に，顔画像を対象とした追跡実験により提案手法の有効性を示す．