K means tracker study

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高速追従型2眼能動カメラシステム (High-Speed Object Tracking System using Active Camera )
Hiroshi OIKE, Haiyuan WU, Chunsheng HUA, and Toshikazu WADA
Transactions of the Institute of Systems, Control and Information Engineers 20(3), 114-121, 2007-03-15

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K means tracker study

  1. 1.  Study Slide 2013.12.5
  2. 2. K-means Tracker とは K-means クラスタリング法とは 色と空間的配置による特徴表現 K-means tracker のアルゴリズム
  3. 3. • • 画像上の追跡対象と非対象に対して複数のクラスタ 中心を割り当て、K-meansクラスタリングによって サーチェリア内の各画素をターゲットと非ターゲッ トに分けながら追跡を行う 追跡対象の領域に混入した背景画素を効果的に排除 ながら追跡を断続できる 画 像 追跡 対象 非 対象 複数クラスタ ターゲット K-means Clustering 非 ターゲット 追跡する …
  4. 4. ① ② ③ ④ 各点にランダムにクラスタを割り当てる クラスタの重心を計算する 点のクラスタを,一番近い重心のクラスタに変更 する 変化がなければ終了.変化がある限りは ② に戻る
  5. 5. ①初期状態 ④再度、重心を計算する http://tech.nitoyon.com/ja/blog/2009/04/09/kmeans-visualise/ ②重心を計算する ③一番近い重心の色に変わる
  6. 6. ⑤再度、色を置き換える ⑨変化がなくなった ⑧またまた色を置き換える http://tech.nitoyon.com/ja/blog/2009/04/09/kmeans-visualise/ ⑥また重心を計算する ⑦また色を置き換える
  7. 7. 色と空間的配置による特徴表現 追 跡 対 象 を 構 成 す る 各 画 素 の 特 徴 を 3 次 元 ( 𝑘 = [𝑌, 𝑈, 𝑉] 𝑇 ) 属 性 と 2 次 元 空 間 配 配 置 属 性 (𝑝 = [𝑥, 𝑦] 𝑇)からなる5次元ベクトル(f = [𝑘, 𝑝] 𝑇)として扱う   クラスタリングの際に必要となる二つの画素a,bの特徴ベ クトル𝑓 𝑎, 𝑓 𝑏 間の距離は、色属性間の距離と空間配置間の距 離を重み𝛼を用いて線形結合して計算する 𝑑(𝑓 𝑎 , 𝑓 𝑏 ) = 𝑘 𝑓𝑎 – 𝑘 𝑓 𝑏 2 + 𝛼 𝑝 𝑓𝑎 – 𝑝 𝑓 𝑏 2 ただし,0 < 𝛼 < 0.5 高速追従型2眼能動カメラシステム (High-Speed Object Tracking System using Active Camera ) Hiroshi OIKE, Haiyuan WU, Chunsheng HUA, and Toshikazu WADA Transactions of the Institute of Systems, Control and Information Engineers 20(3), 114-121, 2007-03-15
  8. 8. K-means tracker のアルゴリズム Step 1 初期フレーム(𝑡 = 0)に,追跡対象の色の数に合わせ た数個(𝑛)のターゲットクラスタ中心を手動で画像上 に指定し,背景上の1点bを指定する  指定されたターゲットクラスタ中心の重心𝑐を中心と し、 𝑐 − 𝑏 を半径とした円を初期フレームに可変楕 円として追跡を開始する  高速追従型2眼能動カメラシステム (High-Speed Object Tracking System using Active Camera ) Hiroshi OIKE, Haiyuan WU, Chunsheng HUA, and Toshikazu WADA Transactions of the Institute of Systems, Control and Information Engineers 20(3), 114-121, 2007-03-15
  9. 9. K-means tracker のアルゴリズム Step 2  𝑡フレームに,サーチエリア(可変楕円)内のある画素𝑓 𝑢 に 対して,5次元特徴空間内にターゲットクラス中𝑓 𝑇 𝑖 ∗ と非ターゲットクラスタ中心𝑓 𝑇 𝑗 ∗ の最短距離 𝐷 𝑇 (𝑓 𝑢 ) = min {𝑑(𝑓 𝑢 , 𝑓 𝑇 𝑖 ∗ ) 𝑖=1~𝑛 𝐷 𝑁 (𝑓 𝑢 ) = min {𝑑(𝑓 𝑢 , 𝑓 𝑇 𝑗 ∗ ) 𝑖=1~𝑚 𝐷 𝑇 𝑓 𝑢 < 𝐷 𝑁 (𝑓 𝑢 ) : その画素ターゲット点 𝐷 𝑇 𝑓 𝑢 > 𝐷 𝑁 (𝑓 𝑢 ) : 非ターゲット点クラスタリング を行う  サーチエリア内のすべての画素に対してこの処理を 行って,ターゲットクラスタiにクラスタリングされた 画素を𝑓 𝑇 𝑖 、𝐹 𝑇 𝑖 の総数を𝑁 𝑖 とし, 𝑓 𝑇 𝑖 = [𝑘 𝑇 𝑖 ∗ , 𝑝 𝑇 𝑖 ∗ ] を更 新する 高速追従型2眼能動カメラシステム (High-Speed Object Tracking System using Active Camera ) Hiroshi OIKE, Haiyuan WU, Chunsheng HUA, and Toshikazu WADA Transactions of the Institute of Systems, Control and Information Engineers 20(3), 114-121, 2007-03-15
  10. 10. K-means tracker のアルゴリズム Step 2  サーチエリア内のすべての画素に対してこの処理を行っ て,ターゲットクラスタiにクラスタリングされた画素を 𝑓 𝑇 𝑖 、𝐹 𝑇 𝑖 の総数を𝑁 𝑖 とし,𝑓 𝑇 𝑖 ∗ = [𝑘 𝑇 𝑖 ∗ , 𝑝 𝑇 𝑖 ∗ ] を更新する 1 ∗ 𝑘 𝑇𝑖 = 𝛽 𝑘 𝑇 𝑖 + (1 − 𝛽)𝑘 𝑇 𝑖 ∗𝑡−1 𝑁𝑖 𝑓 𝑇 𝑖 ∈𝐹 𝑇 𝑖 𝑝 𝑇𝑖 ∗ 1 = 𝑁𝑖 𝑝 𝑇𝑖 𝑓 𝑇 𝑖 ∈𝐹 𝑇 𝑖 𝑘 𝑇 𝑖 ∗𝑡−1 :1フレームマ前のターゲットクラスタ中心のお色、 𝛽:ー次遅れ系でターゲットクラスタ中心の色を更新するための係数 高速追従型2眼能動カメラシステム (High-Speed Object Tracking System using Active Camera ) Hiroshi OIKE, Haiyuan WU, Chunsheng HUA, and Toshikazu WADA Transactions of the Institute of Systems, Control and Information Engineers 20(3), 114-121, 2007-03-15
  11. 11. K-means tracker のアルゴリズム Step 3 検出されてターゲット点の分布を合わせて楕円のパラ メータを決定する  次のフレームにおける可変楕円を更新する際,サーチ エリアの中にターゲットを含む  また,楕円の中心座標は式(2)より求める. 1 c= 𝑦 𝑒  𝑦∈𝑆 S:現フレームにおける可変楕円内のターゲット点の集合 e:可変楕円内のターゲット点の数 y = [y 𝑥 , y 𝑦 ] 𝑇 : ターゲット点 c : 次のフレームにおける可変楕円モデルの中心座標 高速追従型2眼能動カメラシステム (High-Speed Object Tracking System using Active Camera ) Hiroshi OIKE, Haiyuan WU, Chunsheng HUA, and Toshikazu WADA Transactions of the Institute of Systems, Control and Information Engineers 20(3), 114-121, 2007-03-15
  12. 12. K-means tracker のアルゴリズム Step 4 更新された可変楕円の輪郭上の画素からm等分の点を 選んで新しい非ターゲットクラスタ中心とする  更新後の非ターゲットクラスタ中心点の画素に位置 (x,y)と色(Y,U,V)より各非ターゲットクラスタ中心の特 徴ベクトルを更新する  t = t + 1として,Step2に進む  高速追従型2眼能動カメラシステム (High-Speed Object Tracking System using Active Camera ) Hiroshi OIKE, Haiyuan WU, Chunsheng HUA, and Toshikazu WADA Transactions of the Institute of Systems, Control and Information Engineers 20(3), 114-121, 2007-03-15

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