ウェブカメラを用いた複数動体検知の検討 0522317 村山善透指導教員新井浩志准教授 1. 目的監視業務の支援や動画像解析の効率化を目指し、動画中に存在する複数の動体を検知して追尾することを目的とする。 2. 概要従来はフレーム間差分によって生成した動き画像を元に動体検知を行っていたが、この動き画像から複数の動体を区別することは困難であった。そこで本研究では画像内の動きベクトルを画素単位で推定するオプティカルフロー推定と呼ばれる手法を用いる。推定された動きベクトルは動体ごとに画像上にまとまって分布し、さらに大きさや角度が一定であると考えられる。そこでこのベクトルをクラスタリングして、複数の動体を区別する。本研究では EM アルゴリズムと呼ばれるクラスタリングアルゴリズムを用いる。クラスタリング結果には、動体を表すクラスタの他に静止物体や監視対象ではない微小な動きを表すクラスタが含まれる。そこで、動きが微小なクラスタと極端に大きいクラスタは監視対象でないとして除外する。その後、追尾対象のクラスタをランダムに決定する。追尾対象のクラスタの重心を動体の重心とし、追尾対象のクラスタを包括するような矩形を画像上の動体領域とする。推定された画像上の位置をもとにカメラの姿勢変更することで動体を追尾する。 (b)追尾経過図 2 動体検知の様子動体検知の様子を図 2 に示す。破線と実線の円で囲った物が動体である。破線で囲われた物体は画面の左方向に、実線で囲われた物体は画面の上方向に移動する。図 2-(a)は動体の初期位置であり、図 2-(b)が追尾中の画像である。図 2-(b)中の各矩形はクラスタリングされたオプティカルフローを示している。図中には二つの動体が存在するが、実線の円内の動体を追尾している。 3. 4. 実験提案手法を実装するためのシステムを図 1 に示す。主な動体検知機能は PC に実装し、H8 マイコンにはモーター制御機能を実装した。 USB カメラサーボモーター USB PC Ｈ８Ｈ８ RS-232C 図 1 システム構成図 (a)動体の初期位置結果と今後の課題物体同士の重なりが尐なく動体の特徴点のまとまりが強ければ、正確な動体の追尾を行うことができた。また、動体の位置に合わせたカメラの旋回も行うことができた。しかし本研究で使用したクラスタリングアルゴリズムはデータの分布にあわせてクラスタ数を変化させることができない。従って、画像上に一つの動体しか存在していなくても指定されたクラスタ数にデータを分割するため、正確な動体の検知を行えない場合があった。また、フレーム間で動体の情報の関連付けが行われていないので必ずしも同じ動体を追尾し続けるとは限らない。今後はより理想的なクラスタリング結果を得るため、データの分布に対しクラスタ数を柔軟に変更可能なアルゴリズムを用いることと、フレーム間で動体の情報を関連付けるために新たな特徴量を検討することが望まれる。