JP5744217B2 - 安定化と標的再設定のためのビデオを処理する方法及びシステム - Google Patents
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Description
推定した滑らかなカメラ経路は、一定モーション、線形モーション、又は放物線モーションの部分に分けることができる。各部分は、未処理のモーションを避けるために、部分部分を重ね合わせるというよりむしろ、静止部分とすることができる。
L1/L2のノルムの計算は、この基準を用いて行うことができる。L1の最小化により、結果として、多くの部分で(上記の)微分がゼロになる経路となることがある。L1のカメラ経路は、一定カメラ、線形モーション、及び一定加速度に似た部分から構成することができる。他の、実施の形態によれば、L2の最小化は、上記微分を平均して結果的に小さく、しかしおそらく傾きゼロにならないように最小化するために用いることができる(例えば、小さいいがゼロではないモーションを有するL2カメラ経路となることがある)。
この式を解くための1つの例示的アプローチでは、正規方程式の形式を用いる、すなわち、A^TAp=A^Tbであり、(^T)はマトリックスの転置を意味する。これにより、k×k線形システムとなり(ここで、kはpにおける自由度の数である)、例えば、ガウスの消去法を用いて解くことができる。
残差r=y−A[p]*xはモーションパラメータp又はAを構成するそれぞれのDOFについて最小化することができる。これは、pの周りにテイラー級数展開により、r=y−DA[0;x]*p−xを生じさせることにより残差を線形化することにより行うことができ、ここで、DA[0;x]:=J(x)はpについてマトリックスAの微分又はヤコビアンであり、p=0及びxで評価される。従って、r=y−x−J(x)*pとなる。パラメータ表現pは、残差が最小になるように定めることができ、正規方程式AT*Ap=ATb(又はA’p=b’)により解くことのできる形式Ap=bのオーバーデターミンシステムを、お互いにすべての残差を積み重ねることにより生じさせることにより、実行することができる。最前面のモーションによる異常値を減少させるために、各行A’及びb’を乗算し、対応する残差rの絶対値の逆数をとることで、反復再重み付け最小二乗法(IRLS)を使うことができ、例えば、約20回で残差の解を求めることができる。rは、2次元ベクトルであり、正規方程式による最小化は、rの二乗根のノルムL2、すなわち、|r|{L2}=rx *rx+ry *ryで求めることができるに注意すべきである。このような最小化により、背景モーションのモーションモデルとは対照的な、背景及び前景モーションの混合であるモーションモデルを推定することができる。他の実施例では、L1ノルムの最小化を行うことができる(すなわち、成分の絶対値の和である、|r|{L1}=|rx|+|ry|)。pについて解く代わりに、|Ap−b|{L2}=最小、とし、続いて|Ap−b|{L1}=最小、を解くようにすることができる。A及びbを上記のように計算する一方、pを求めるために正規方程式及びガウスの消去法を用いることができる。最小化は、−e<A*p−b<eのように書くことができ、eは、eの各成分>0の要件を満たすベクトルである。従って、eのL1ノルムは最小化することができ、例えば、−e<A*p−b<eを条件として1Te(ここで1はすべて1を有するeと同じ次元を持つベクトルである)である。
フレーム毎の線形モーションモデルの推定は、時間について誤差の蓄積をもたらし、従って、各フレームは、先のNフレームに関して追跡可能となり、ここでNは固定である(例えば、速度と精度とのトレードオフで、Nは3から約5とすることができる)。他の実施例において、すべてのパラメータはすべてのフレームについて合同で推定することができる。
2つの異なる部分の接続は、知覚的に無限大の加速度を持つ場合があり、これは、ビデオ中の突然のジャーク(jerk)として知覚することができ、従って、一定加速度の経路を使うことができる。連続する元のカメラ経路モーションをC(t)とすると、例えば、上記の式(5)を用いて得られたように、求める滑らかな経路P(t)は以下のように表すことができる。
P(t)=C(t)*B(t) 式(6)
ここで、B(t)=C(t)−1P(t)は、最終的に安定化したビデオを取得するために記録した映像の各ビデオフレームに適用することのできるカメラ安定化変換又は切り取り変換として記述することができる(例えば、切り取りウィンドウの外側の内容をすべて取り除くために各ビデオフレームに切り取りウィンドウを適用する)。安定化した又は滑らかなカメラ経路モーションは、式(5)から既知のC(t)を用いてビデオ内容の有効性を確保するための強制的な制約条件と共にL1最適化を行うことにより、推定することができる。最適化は、コスト関数を最小化することにより行うことができる。
線形重み付けa、b、及びcにより、B(t)により変換されたビデオフレームがすべての時間tで制約条件に収まる。式(7)は、例えば、各導関数をゼロに設定することにより最小化することができる。したがって、導関数はカメラ経路(例えばフレーム毎)に沿って異なる点で定めることができ、導関数は(すべてのフレームの)各点で決定することができる。
式(9)〜(11)における残差は、線形プログラミングを用いて解くことができる。例えば、パラメータ形式の式(9)〜(11)における残差のL1のノルムを最小化することはスラック変数を用いて行うことができる。各残差は、Nのスラック変数を用いることができ、ここでNは、内在するパラメータであり、アフィン変換の場合はN=6である。nのフレームに対して、例えば、これは約3nNのスラック変数の導入に対応する。
目的は、c=1の場合のL1のノルムを最小化することに対応するcTeを最小化することである。cの重み付けを調整することにより、この最小化は特定のパラメータに向けることができ、例えば、厳密なアフィン部分を他の平行移動部分より大きく重み付けすることができる。これは、変換とアフィンとは異なる縮尺を有するので有効であり、平行移動部分に対するアフィン部分の重み付けを、例えば、100:1にすることができる。
式(15)における最初の2つの制約条件は、ズーム及び回転における変化の範囲を制限し、式(15)における後の2つは、スキューの量と画一でない縮尺を限定することで、厳密にアフィン変換を与える。
a、bに対して滑らかさは保っているが、回転と縮尺は、滑らかさを保っていない可能性がある。s及びθに対して滑らかさの条件を適用することが非線形になることがあるので、推定したカメラ経路を、s及びθが大きくずれないようにするために用いることができる。例えば、縮尺と回転に対する制約条件を以下のようにすることができる。
w及びhは、元のフレームの長方形の寸法である(例えば、図6に示す)。
ここsw、eは式(14)で示した上限及び加減であり、wは重み付けである。残差のL1ノルムを最小化するために、スラック変数eのL1ノルムを最小化することができる。ベクトル形式において、例えば、最小化は、c・e(又はcte)の内積で記述することができ、ここでcはすべて1のベクトルである。別の実施例では、cは、対応する成分として、式(7)からa、b、cの重み付けを含むことができる。
1つの実施例によれば、cTeは最小化されるが、線形プログラムにおいて、制約条件におけるすべての変数を決定することができる(滑らかさ、近似性、及び包含による値の線形結合を、スラック変数を介してモデル化することができる)。従って、各フレームtに対して、対応するパラメータptを決定することができ、式(12)に示すようにB(t)=A(x;pt)となる。
図8Bは、y軸に沿うモーション(又は垂直モーション)を示す。ビデオを記録している間に人が歩くことによる低周波の跳躍を、固定カメラモデルで置き換えることができ、その結果、グラフ上で時間の関数として、カメラのモーションが直線、実質的に直線、又は直線部分の集まりとして表すことができる。
すなわち、フレーム安定化変換は切り取りウィンドウ変換の逆変換である。A(t)は、また、特徴点をカメラの方向とは逆の方向に動かすカメラ経路の揺れと解釈することができる。特徴点に揺れをその代わりに適用した場合、揺れは、特徴点を安定化させる。実施例において、A(0)=I(同一である、すなわち揺れがない)、A(1)=カメラが10ピクセル右に平行移動する[A(i)*(x,y)=(x+10,y)]である。A(1)は、特徴点を左へ10ピクセルだけ動かすことができる、すなわちフレーム0で(0,0)は、フレーム1で(−10,0)に動く。(−10,0)にA(1)を適用することで、フレームは(0,0)に戻り、これによりフレームが安定化する。安定化させた特徴点G(t)は、以下に示す元の特徴F(t)の関数として表現することができる。
Gk(t)=A(t)*Fk(t) [k:特徴点指標]
Gki=Ai *Fki [i:時間指標]
滑らかさの基準は、最小化することにより以下のようにGkに適用される。
ここで、wは、切り取りウィンドウの角である。しかし、これは、Aの逆数の項で表現することができ、Aのパラメータにおいて非線形(例えば、二次式)である。線形フレームワークを維持するために、Aの回転及び相似成分は、フレームウィンドウの角の変換により、フレームウィンドウの角が直近の切り取りウィンドウの角までの距離より大きく動くことのないように、十分小さいと想定することができる。この想定により、変換されたフレームウィンドウの角を、元のフレームウィンドウの角により形成され他長方形の中であって、その反対のエンドポイントとして直近の切り取りウィンドウの角に置くことにより、Aに対してより強固な制約条件を与える。この制約条件は、次のように表現することができる。すなわち、Let(r_x,r_y)=A(t)*v、ここで、vは、元のフレームウィンドウの角のうちの1つ(例えば、{(0,0),(0,1),(1,0),(1,1)}のうちの1つ)である。また、(好ましい縮尺の切り取りマスクに基づき固定された)切り取りウィンドウに、左、頂部、底部、それぞれ、cl、ct、cb、crだけ右に境界を設ける。したがって、制約条件は。
ここで、nは、不等式がA*vを切り取った長方形に置くことに対応するように符号をつけた、切り取り長方形の境界線に対応する線分である。
ここで、kは領域変換の数を意味する。この変換の数は特徴の数(例えば、数百のオーダー)より少なく(例えば、3から4)、従って取り扱いやすく安定である。
これは、ハードな制約条件と考えることができ、切り取ったウィンドウ内に関心のある領域を残すように制限することができる。
制約(bx、by)は、上部左端からどれだけ離れてそれらの突出点があるかを示し、同様の制約条件が下部右端に導入される。
低次元の相似性S2は、高次元のホモグラフィH2により置き換えることができる。各中間的フレームについて、この置き換えに、先のキーフレームを適用することができる。これは、結果として、図12に示すような、ピクセル毎に、q1及びq2のサンプル位置となる(例えば、約2〜5ピクセルの平均誤差があると、2つの位置で線形混合を用いることを可能とする)。1つの実施例によれば、整合性のために、ゆがみは先のキーフレームから前方に及び次のキーフレームから後方に、位置q1及びq2を線形に混合して、計算することができる。
mは位置合わせした軸となることができるので、全時間にわたって、フレームウィンドウの最小値と最大値を決定することにより、この長方形の計算を完了することができる。
Claims (26)
- ビデオを記録したカメラの元のモーション経路を推定するステップと、
時間に関して、前記カメラの前記元のモーション経路の1次導関数、2次導関数、及び3次導関数を決定するステップと、
前記カメラの前記元のモーション経路の前記1次導関数、前記2次導関数、及び前記3次導関数の重みつき結合に基づき、前記カメラの前記元のモーション経路の修正したモーションカメラ経路を決定するステップと、
前記修正したモーションカメラ経路と、前記カメラの前記元のモーション経路とに基づいて、前記カメラの前記元のモーション経路をどのように前記修正したモーションカメラ経路に修正するかを記載する切り取りウィンドウ変換を決定するステップであって、該切り取りウィンドウ変換は、前記カメラの前記元のモーション経路に与える変化を制限する少なくとも1つの制約条件により決定されることを特徴とするステップと、
前記カメラの前記元のモーション経路の視点から前記修正したモーションカメラ経路の視点へ作り直すために、前記ビデオに前記切り取りウィンドウ変換を適用するステップと、
を具備するビデオを処理する方法。 - 前記切り取りウィンドウ変換を決定するステップは、前記ビデオのビデオフレームに対して1以下の所定の縮尺の切り取りウィンドウを決定するステップであって、該切り取りウィンドウは、前記元のフレーム内に収まるよう定義されることを特徴とするステップを具備することを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 線形の重み付けcは、重み付けa及びbの最大値より桁の大きなマグニチュードになるよう選ばれることを特徴とする請求項3に記載の方法。
- 前記カメラの前記元のモーション経路を決定するステップは、
前記ビデオのフレームの特徴点を抽出するステップと、
前記ビデオの前記フレーム同士で所定の特徴を一致させるステップと、
偽りの適合性を除くために異常値除去を行うステップと、
前記ビデオの前記フレーム同士で一致した前記特徴のモーションを推定するための線形モーションモデルを決定するステップと、
前記カメラの前記元のモーション経路の推定を行うために前記線形モーションモデルを結合するステップと、
を具備することを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記カメラの元のモーション経路の視点から修正したモーションカメラ経路の視点へ作り直すためにビデオに切り取りウィンドウ変換を適用するステップは、前記ビデオのビデオフレームに対して、内容を切り取るステップを具備することを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの制約条件には、前記元のモーション経路の前記ビデオのビデオフレーム中に前記切り取りウィンドウ変換を行ったビデオのビデオフレームの一部を含めることを要求する包含による制約条件が含まれることを特徴とする請求項7に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの制約条件には、前記ビデオ中に実質的にズーミングを保持することを前記修正したモーションカメラ経路に要求する近似による制約条件が含まれることを特徴とする請求項7に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの制約条件には、前記ビデオのビデオフレーム中の選択したポイントが前記修正したモーションカメラ経路に残ることを要求する突出による制約条件が含まれることを特徴とする請求項7に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの制約条件には、前記ビデオのビデオフレーム中のポイントが前記修正したモーションカメラ経路のビデオフレーム中のあらかじめ定めた領域の外に出さないよう制限することが含まれることを特徴とする請求項7に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの制約条件には、前記ビデオのビデオフレーム中のポイントが切り取りウィンドウ内に入ることを要求することが含まれることを特徴とする請求項7に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの制約条件には、前記切り取りウィンドウが前記ビデオの前記ビデオフレームの内側に残留することを要求することが含まれることを特徴とする請求項12に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの制約条件には、関心のある領域を囲むポリゴンの各頂点が切り取ったウィンドウ内にあることを要求することが含まれることを特徴とする請求項12に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの制約条件は、フレーム毎に指示することを特徴とする請求項7に記載の方法。
- カメラの元のモーション経路の視点から修正したモーションカメラ経路の視点へ作り直すためにビデオに切り取りウィンドウ変換を適用するステップは、前記ビデオを安定化するステップを具備することを特徴とする請求項1に記載の方法。
- カメラの元のモーション経路の視点から修正したモーションカメラ経路の視点へ作り直すためにビデオに切り取りウィンドウ変換を適用するステップは、前記ビデオとは異なる解像度のアスペクトレシオの装置に合うよう標的再設定するステップを具備することを特徴とする請求項1に記載の方法。
- コンピュータ装置に、
ビデオを記録したカメラの元のモーション経路を推定する機能と、
時間に関して、前記カメラの前記元のモーション経路の1次導関数、2次導関数、及び3次導関数を決定する機能と、
前記カメラの前記元のモーション経路の前記1次導関数、前記2次導関数、及び前記3次導関数の重みつき結合に基づき、前記カメラの前記元のモーション経路の修正したモーションカメラ経路を決定する機能と、
前記修正したモーションカメラ経路と、前記カメラの前記元のモーション経路とに基づいて、前記カメラの前記元のモーション経路をどのように前記修正したモーションカメラ経路に修正するかを記載する切り取りウィンドウ変換を決定する機能であって、該切り取りウィンドウ変換は、前記カメラの前記元のモーション経路に与える変化を制限する少なくとも1つの制約条件により決定されることを特徴とする機能と、
前記カメラの前記元のモーション経路の視点から前記修正したモーションカメラ経路の視点へ作り直すためにビデオに切り取りウィンドウ変換を適用する機能と、
を実行させることを特徴とする前記コンピュータ装置で実行可能な命令、を記録した持続性の(non−transitory) コンピュータ読み取り可能媒体。 - 前記カメラの前記元のモーション経路を決定する機能は、
前記ビデオのフレームの特徴点を抽出する機能と、
前記ビデオの前記フレーム同士で所定の特徴を一致させる機能と、
偽りの適合性を除くために異常値除去を行う機能と、
前記ビデオの前記フレーム同士で一致した前記特徴のモーションを推定するための線形モーションモデルを決定する機能と、
前記カメラの前記元のモーション経路の推定を行うために前記線形モーションモデルを結合する機能と、
を具備することを特徴とする請求項19に記載の持続性のコンピュータ読み取り可能媒体。 - 前記カメラの元のモーション経路の視点から修正したモーションカメラ経路の視点へ作り直すためにビデオに切り取りウィンドウ変換を適用する機能は、前記ビデオのビデオフレームに対して、内容を切り取る機能を具備し、前記少なくとも1つの制約条件には、前記元のモーション経路の前記ビデオのビデオフレーム中に前記切り取りウィンドウ変換を行ったビデオのビデオフレームの一部を含めることを要求する包含による制約条件が含まれることを特徴とする請求項19に記載の持続性のコンピュータ読み取り可能媒体。
- カメラの元のモーション経路の視点から修正したモーションカメラ経路の視点へ作り直すためにビデオに切り取りウィンドウ変換を適用する機能は、前記ビデオを安定化する機能を具備することを特徴とする請求項19に記載の持続性のコンピュータ読み取り可能媒体。
- カメラの元のモーション経路の視点から修正したモーションカメラ経路の視点へ作り直すためにビデオに切り取りウィンドウ変換を適用する機能は、前記ビデオとは異なる解像度のアスペクトレシオの装置に合うよう標的再設定する機能を具備することを特徴とする請求項19に記載の持続性のコンピュータ読み取り可能媒体。
- ビデオを受け取り、該ビデオ内の物体のモーションに基づき、該ビデオを記録したカメラの元のモーション経路を推定するよう構成されたカメラ経路推定エンジンと、
前記カメラの前記元のモーション経路をどのように修正して、修正したモーションカメラ経路にするかを記載する切り取りウィンドウ変換を決定し、該切り取りウィンドウ変換は、前記カメラの前記元のモーション経路に与える変化を制限する少なくとも1つの制約条件により決定されるよう構成されたビデオ安定化及び標的再設定エンジンであって、該ビデオ安定化及び標的再設定エンジンは、
時間に関して、前記カメラの前記元のモーション経路の1次導関数、2次導関数、及び3次導関数を決定し、
前記カメラの前記元のモーション経路の前記1次導関数、前記2次導関数、及び前記3次導関数の重みつき結合に基づき、前記カメラの前記元のモーション経路の修正したモーションカメラ経路を決定するよう構成されていることを特徴とするビデオ安定化及び標的再設定エンジンと、
前記カメラの前記モーション経路の視点から前記修正したモーションカメラ経路の視点へ作り直すために前記ビデオに前記切り取りウィンドウ変換を適用するよう構成されたビデオ変換エンジンと、
を具備することを特徴とするカメラ経路変換システム。 - 前記カメラ経路推定エンジンと、前記ビデオ安定化及び標的再設定エンジンと、前記ビデオ変換エンジンを具備するビデオホスティングサーバーをさらに具備することを特徴とする請求項24に記載のカメラ経路変換システム。
- 前記ビデオホスティングサーバーは、前記ビデオを受け取り、該ビデオを安定化させるために、前記カメラの前記元のモーション経路の視点から前記修正したモーションカメラ経路の視点へ作り直し、そして、該安定化させたビデオをビデオホスティングウェブサイトにアップロードさせるよう構成されていることを特徴とする請求項25に記載のカメラ経路変換システム。
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