3次元特徴量のスパース表現を用いた点群リアルタイムトラッキング

摘要

小型化·低価格化が進むRGB-Dセンサでの主要な処理に物体のトラッキングが挙げられる．本研究では，特定視点の1フレーム分のみのテンプレートを使い，点群データ中の物体をリアルタイムにトラッキングする手法を開発した．点群に過剰に領域分割を施すことで探索を限定，高速化し，映像におけるL1最適化によるトラッキングの枠組みを3次元空間でのリアルタイムトラッキングに拡張できるようにした．物体の完全な情報をもたないテンプレートでありながら，3次元特徴量をスパース表現する基底を抽出することで，追跡物体の姿勢変化，オクルージョン，変形にロバストなトラッキングを実現した．