論文

一台のカメラで撮影した映像からグラウンド上の選手軌跡を取得する手法を提案する.追跡にはParticle Filter を用いているが,ここではさらに オクルージョンに対応するために選手の密集した領域を検出し,重心を配置しなおすことで複雑な環境の追 跡を可能にしている.また,実際の試合映像中の複雑な場面に対して提案手法を適用することにより有効性を示した.

FG視覚センサを用いた新生児用の非接触呼吸モニタリングシステムの開発を行った.FG視覚センサとは,赤外光の輝点 群を照射する輝点投降機とCCDカメラにより構成される,アクティブステレオ法により物体表面の動きをリアルタイムで検出することができるセンサである. これにより呼吸の際に生じる胸郭や腹部の動きを非接触・無侵襲で検出することが可能である.臨床実験を行い,本システムにより得られる呼吸波形は極めて信頼性が高く,従来の呼吸モニタリング装置では得られない詳細な呼吸波形を取得できることが確認できた.

These days, there is more demand of camera based gaze estimation method for a new interface and a new marketing measurement tool. Considering these applications, the system should track a new user without any operation like calibrations. It also admits user's natural head pose changes. Previous methods, however, need calibration procedure before execution and have less accuracy under head moving situation. In this paper, we propose the method which tracks user's eyelid and iris automatically and accurately. Our method is the pretreatment of gaze estimation without any calibration and head pose restraint. First of all we track the facial feature points from an input face image and estimate its head pose, extracting eye region image. On the eye region image, we track eyelid shape based on the eyelid shape model generated beforehand from PCA. Finally we track iris inside the eyelid based on the eye ball model. These eyelid and iris tracking are processed by Particle Filter. From the evaluation of database including head pose changes, we confirmed that accuracy of the eyelid and iris tracking is improved compared with previous methods.