リモートセンシングとGISのジャーナル

概要

モーション信号解析と三次元形状特徴分類器をグループ誘導ブースティングアルゴリズムと組み合わせることで、リアルタイムの視覚的被写体追跡と分類を実現します。

ルーカス・アグディエス・ロイトマン

この論文では、静的な環境で動く被写体の検出と分類に動きの特徴を統合する、これまでにない新しいアプローチを紹介します。具体的には、著者は、軌跡履歴、回転履歴、ブロブの方向、3 軸の動きの頻度、動きの加速、セグメンテーション エラー、ちらつきスコアの使用の影響を測定し、これらが動く人、ペット、その他のオブジェクトの分類にどのように影響するかを調べます。著者らは、色と深度を組み合わせたカメラ センサーでキャプチャされたデータにこの手法を適用します。著者らは、一部の動き記述子によって精度がわずかに向上する一方で、それらを併用すると、現実世界の動く被写体をリアルタイムで分類および追跡する従来のアプローチよりも優れたパフォーマンスが得られることを発見しました。