時空間特徴を考慮した動的背景モデルによる背景変動に頑健な物体検出

摘要

本稿では時空間特徴を考慮した動的背景モデルの構築法について述べる．提案手法は画素·領域·フレームレベルの背景モデルから成り，画素レベルの背景モデルでは，ノンパラメトリックな確率密度の推定法であるParzen推考に基づき，背景の変動を画素毎に確率密度関数でモデル化する．領域レベルの背景モデルでは，Radial Reach Correlationに基づき，注目画素とその周辺画素の明度の大小関係をモデル化する．フレームレベルの背景モデルでは，観測画像の照明条件に合わせた背景画像と観測画像との差分をとることで対象検出を行う．これらの背景モデルの統合により，背景変動に頑健な物体検出を実現する．