非線形距離指標学習によるカメラ間人物照合

摘要

人物監視において，特定の人物を追跡し続けるためには，一台の監視カメラの視野は限られていることから，複数の監視カメラを用いる必要がある．一方，カメラの台数が増加しても完全に死角のない領域を広範囲に渡って構築することは困難であることも多い．このために，視野を共有しないカメラ間で人物照合を行い，追跡することが提案されてきた．従来手法においては，人物の服装の色が短時間には変化しないことを前提とした服装の色ヒストグラムによる照合が最も一般的である．しかしながら，複数の視野を共有しないカメラにおいては，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，照明条件が異なるので，そうした影響を受けた色ヒストグラムを用いて単純に照合すると精度低下するおそれがある．このため提案手法では，ヒストグラム間の距離指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うけにくい照合を目指す．提案手法の有効性は実験により示される．