JP4777433B2 - ビデオ前景の分割方法 - Google Patents
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Description
本発明によれば、前景分割(foreground segmentation)は疎な特徴(sparse feature)を使用して決定され、その結果、計算コストが改善される。本発明により動作する方法に対しては、単に2つのレイヤ、すなわち前景レイヤと背景レイヤのみが存在すると仮定する。さらに、疎な特徴は、それらの動き情報(モーション情報)に基づいて2つのクラスにクラスタ化される。
人物の顔のように、良いテクスチャを有しないが明確な輪郭を有する領域をカバーするために、コーナーの特徴とエッジの特徴がともに抽出される。当業者は十分理解できるように、エッジの特徴はオブジェクトの輪郭についての情報を与えるが、このエッジの特徴のオプティカル・フローには短縮遠近法問題(foreshortening problem)があり、この短縮遠近法問題は線形回帰計算で処理される。
特徴の集合と2つのフレームの間のそのオプティカル・フロー値:(δxi,δyi),i=1,…,nとを仮定する。ここでnは特徴の数である。線形回帰フロー技法を適用して、2組のアフィン・パラメータの集合を比較し、特徴を各集合に分類する。ここでの方法の実施形態は、次のように要約することができる:
1.特徴を2つの集合にランダムにクラスタ化する;
2.特徴の各集合に対してアフィン・パラメータの最小2乗解を計算し、エッジの特徴に対して法線オプティカル・フローを使用する;
alxj+blyj+ci=δxj
dlxj+elyj+fi=δyj [2]
ここで、l∈{1,2}は2つのレイヤを示し、j∈{1,…,n}であり、(xj,yj)∈Layerl(レイヤl)である。各エッジの特徴は、その法線方向(dxj,dyj)とその対応する2つの等式との間の点乗積(dot product)である1つの等式に寄与するのみである;
3.両方のアフィン運動モデルに各特徴をフィッティングさせ、残差を比較する;
4.より小さい残差を有するアフィン・モデルに各特徴を分類し、より小さい残差がしきい値を超えるならば、それはガーベッジ(ごみ)集合に入れられ、計算の次の反復はスキップされる;
5.どの特徴も割当ラベルを変更しないことを意味するクラスタ化プロセスの収束まで、上記の段階2に戻る。
都合の良いことに、そして本発明の原理によれば、2つのフレームの間の線形回帰による特徴クラスタリングをいくつかのフレームに拡大し、その結果、時間的一貫性を利用し、より平滑でより信頼できる結果を実現できる。なぜならば、ここでの特徴クラスタリングは、カメラが動いている時に、及び/または、前景のオブジェクトと背景のオブジェクトとが独立に動いている時に、より良く機能を発揮するアフィン運動モデルに基づいているからである。これは2つのフレームの間では常に真というわけではないが、有利なことには(ビデオフレーム・レートが毎秒6フレームである場合には5〜7フレームのような)いくつかのフレームは、通常、前景レイヤと背景レイヤとを区別するのに十分な動き情報を与える。
疎な特徴のクラスタリングの結果に基づいて、単純な2方向走査の方法により、最初に前景レイヤを抽出し、次にカルマン・フィルタリングによって、レイヤ抽出を段階的に精緻化(refine)する。
前景抽出は、稠密出力(dense output)、すなわち、疎な特徴クラスタリングを仮定して、各画素のレイヤ・ラベリングを得ることである。したがって、最初に、以下の観察に基づいて、どのレイヤが前景レイヤであるかを決定する:
1.前景レイヤはカメラにより近く、したがって、多くの場合に前景レイヤのアフィン・パラメータはより大きな値を有する。推奨実施形態においては、平行移動パラメータ(translation parameter)の絶対値|cl|+|fl|のみをチェックする。この値が大きいほど、そのレイヤが前景レイヤである可能性が高い。しかし、前景がほとんど動かない場合に、カメラが前景のオブジェクトを追っている特殊な場合が存在する。都合の良いことに、(通常、時間を要するが)カメラの動きを計算することによりこれを補償することが可能であり、あるいは、他の特性が決定に重み付けするようにすることが可能である;
2.前景レイヤが細切れになっていることはまれである、すなわち、前景レイヤは1つまたはいくつかの接続された領域である;
3.背景レイヤは、画像の境界の周りに分散している;
4.前景に人物が存在すれば、たぶん、前景にはより多くの肌色の画素が存在する。
逐次特徴クラスタリングにおいて時間的な情報を組み込んだが、特徴ラベリング(feature labeling)には、図4(B)に示すように稠密出力を「急激な変化の多い(jumpy)」ように見せる、いくらかの誤差がまだ存在する。この望ましくない特性は、ある程度は、「不一致」特徴の存在、オプティカル・フロー計算の誤差、線形回帰を解くときの雑音、及び前景抽出に際して行われたアグレッシブな処理に起因する。したがって、また本発明の実施形態によれば、前景抽出結果を徐々に長い時間にわたって精緻化するために、カルマン・フィルタリング技術を適用し、それにより、結果を視覚的に好ましいものにする。図4(C)は、結果を視覚的により好ましいものにするために、前景レイヤ上にカルマン・フィルタリングを行った後の結果を示す。
本発明による分割方法の典型的な具体化例が、異なる照明条件とカメラの動きの下で撮影された実際のビデオに対して、試験され、シミュレートされた。特に、軽量で独創的なウェブ・カメラ(web cam)により収録された2つの例を示す。画像の分解能は、640×480画素である。フレーム・レートは、毎秒6フレームである。当業者は容易に理解できるように、ウェブ・カメラの画像の品質は、携帯電話機のビデオ・カメラの画像の品質に近い。最後に、これらのテストのために、ビデオ画像を収録するあいだウェブ・カメラが移動することを可能にした。前景あるいは背景が静止しているか否かを、あるいはその合成したものであるであるかを、初めには知らない。
本出願は、2005年10月27日に出願された米国仮特許出願第60/730,730号による優先権を主張し、そのすべての内容と出願記録は、本明細書において詳述されるかのように、参考文献として本明細書に含まれる。
Claims (4)
- 前景レイヤと背景レイヤの両方を含むビデオ画像に対して、前記背景レイヤから前記前景レイヤを分離する方法であって、コンピュータによって実行される、
一連の画像フレームから疎な特徴を抽出し、それにより前記一連の画像フレーム内の個別の画像のそれぞれに対して疎な特徴の集合を生成する段階と、
前記疎な特徴の集合に逐次線形回帰を行い、それにより逐次特徴クラスタリングの集合を生成する段階と、
前記逐次特徴クラスタリングの集合を使用して、前記背景レイヤから前記前景レイヤを抽出する段階と、
前記抽出されたレイヤを精緻化する段階と、
連続したフレームの間の前記疎な特徴のオプティカル・フローを決定する段階と、
エッジの特徴とコーナーの特徴の両方を含む特徴の集合を決定する段階と、
各個別の特徴に対し、当該特徴がエッジの特徴であるかあるいはコーナーの特徴であるかを決定するための共分散行列を計算し、前記共分散行列に基づいて前記特徴がエッジの特徴であるかあるいはコーナーの特徴であるかを決定する段階と、
各エッジの特徴に対して、前記共分散行列から、その法線方向(dx,dy)を計算する段階と、
この法線方向にそのオプティカル・フローを投影する段階と、
を有する方法。 - 特徴の集合と2つのフレームの間のそれらのオプティカル・フローの値が、(δxi,δyi),i=1,…,nにより定められ、ここでnは前記特徴の数であり、
前記方法は、
2組のアフィン・パラメータの集合を比較する段階と、
特徴を各集合に分類する段階と、
をさらに有する、請求項1に記載の方法。 - 前記比較する段階と前記分類する段階は、
前記特徴を2つの集合にランダムにクラスタ化する段階と、
特徴の各集合に対して前記アフィン・パラメータの最小2乗解を決定する段階であって、エッジの特徴に対して法線オプティカル・フローを使用することと、
各特徴を両方のアフィン運動モデルにフィッティングし、残差を比較する段階と、
前記残差に応じて、各特徴を前記アフィン・モデルに分類する段階と、
前記クラスタ化プロセスが収束するまで、上記の前記最小2乗解を決定する段階と前記フィッティングし残差を比較する段階と前記アフィン・モデルに分類する段階とを繰り返す段階と、
をさらに有する、請求項2に記載の方法。 - 前記特徴クラスタ化を、2つのフレームから数個のフレームまで拡張する段階を、さらに有する、請求項3に記載の方法。
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