| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2008-10-23 15:55
パーティクルフィルタによるフローの推定に関する検討 ～ 観測モデルへのヘルムホルツ分解定理の導入 ～
○覚幸典弘・小川貴弘・長谷山美紀（北大） |
| 抄録 |
（和） |
本文では，ヘルムホルツ分解定理に着眼したパーティクルフィルタによるフロー推定法を提案する．ヘルムホルツ分解定理を用いた従来法では，平行移動および過去に推定されたフローの推定誤差を考慮していないため，その推定性能が低下する場合が存在する．そこで提案手法では，平行移動に注目して，ヘルムホルツ分解定理のモデルを拡張する．これにより，平行移動を考慮したフローの推定が可能となり，その推定性能の向上が期待できる．さらに提案手法では，パーティクルフィルタの状態変数をフローとし，一時刻前のフレームの各画素におけるフローが現時刻のフレームの各画素におけるフローへ推移する過程を状態遷移モデルで定義する．また，以下に示す2 つの過程を観測モデルとして定義する．1 つ目は，現時刻のフレーム中の各画素におけるフローからそのフレーム中の各画素における輝度値が生成され，雑音が重畳する過程である．2 つ目は，現時刻のフレーム中の各画素におけるフローがヘルムホルツ分解定理により回転成分および発散成分に分解され，雑音が重畳する過程である．それらのモデルに基づくパーティクルフィルタを用いることで，提案手法では一時刻前のフレーム中の各画素におけるフローの推定誤差の影響を受けずに現時刻のフレーム中の各画素におけるフローを推定することが可能となる． |
| （英） |
This paper proposes an effective flow estimation method based on a Helmholtz decomposition theorem with a particle filter. In a traditional method based on the Helmholtz decomposition theorem, since it does not consider translation and estimation errors included in previous flows, its performance tends to become degraded. Therefore, the proposed method extends the Helmholtz decomposition theorem with the translation. By using the extended theorem, the flow estimation considering the translation can be realized. Furthermore, the proposed method regards the flows as state variables in the particle filter. Then, the proposed method defines a process that the flows of the pixels in the current frame are provided from the ones of pixels in the previous frame as a state transition model. The proposed method defines the following two processes as an observation model. One is that intensities including additive noise in the current frame are generated from the flows of the pixels in the current frame. The other one is that the flows of the pixels in the current frame are decomposed into rotational and divergent components including the additive noise. By using the particle filter based on these models, the proposed method can estimate the flows of the pixels in the current frame in such a way that the estimation errors included in the previous flows do not affect the flow estimation scheme. Consequently, an accurate flow estimation can be achieved. |
| キーワード |
（和） |
ヘルムホルツ分解定理 / フロー推定 / パーティクルフィルタ / 勾配法 / / / / |
| （英） |
Helmholtz decomposition theorem / Flow estimation / Particle filter / Gradient-based method / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 32, no. 46, ME2008-167, pp. 19-22, 2008年10月. |
| 資料番号 |
ME2008-167 |
| 発行日 |
2008-10-16 (ME) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
ME JSKE |
| 開催期間 |
2008-10-23 - 2008-10-24 |
| 開催地（和） |
北海道大学 |
| 開催地（英） |
Hokkaido Univ. |
| テーマ（和） |
感性とメディア及び一般 |
| テーマ（英） |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
ME |
| 会議コード |
2008-10-ME-JSKE |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
パーティクルフィルタによるフローの推定に関する検討 |
| サブタイトル（和） |
観測モデルへのヘルムホルツ分解定理の導入 |
| タイトル（英） |
A Note on Flow Estimation based on Particle Filter |
| サブタイトル（英） |
Introduction of Helmholtz Decomposition Theorem into Observation Model |
| キーワード(1)（和/英） |
ヘルムホルツ分解定理 / Helmholtz decomposition theorem |
| キーワード(2)（和/英） |
フロー推定 / Flow estimation |
| キーワード(3)（和/英） |
パーティクルフィルタ / Particle filter |
| キーワード(4)（和/英） |
勾配法 / Gradient-based method |
| キーワード(5)（和/英） |
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| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
覚幸 典弘 / Norihiro Kakukou / カクコウ ノリヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
小川 貴弘 / Takahiro Ogawa / オガワ タカヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
長谷山 美紀 / Miki Haseyama / ハセヤマ ミキ |
| 第3著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第4著者 所属（和/英） |
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| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第20著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2008-10-23 15:55:00 |
| 発表時間 |
25分 |
| 申込先研究会 |
ME |
| 資料番号 |
ME2008-167 |
| 巻番号（vol） |
vol.32 |
| 号番号（no） |
no.46 |
| ページ範囲 |
pp.19-22 |
| ページ数 |
4 |
| 発行日 |
2008-10-16 (ME) |