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コメント(28)
僕も昔調べたのですが、実装まではしていませんのでなんとも言えないです。
レベルセットはもともと、溶液の中の結晶がどんどん
成長していく様子をシミュレーションするために考え出されたものだったと思います。
求める輪郭線をポテンシャルp(x,y)=0となるような
境界線で求めるのが特徴だと思います（これによって、輪郭線が分裂したり繋がったりします）
ポテンシャルの計算は偏微分方程式を差分や有限要素で
近似して解くので、ちゃんとやろうとしたら数値計算
のテクニックをいろいろ使わないといけないようです。
と、思い出したことを書いてみました。お役に立てず
申し訳ないですが、レベルセットを作るなら数値計算の
勉強をしたほうがいいかもしれません。
レベルセットはもともと、溶液の中の結晶がどんどん
成長していく様子をシミュレーションするために考え出されたものだったと思います。
求める輪郭線をポテンシャルp(x,y)=0となるような
境界線で求めるのが特徴だと思います（これによって、輪郭線が分裂したり繋がったりします）
ポテンシャルの計算は偏微分方程式を差分や有限要素で
近似して解くので、ちゃんとやろうとしたら数値計算
のテクニックをいろいろ使わないといけないようです。
と、思い出したことを書いてみました。お役に立てず
申し訳ないですが、レベルセットを作るなら数値計算の
勉強をしたほうがいいかもしれません。
久しぶりに質問してみます。
今、人物に適した画像特徴に関する文献を調査しています。
ここで人物というのは、顔だけではなく、
周囲の環境を含んだ頭部、肩、手足などを含んだものです。
こういう状況ではおそらく汎化性能が高い画像特徴が良いと考えられます。
しかし、エッジ、色だけだと汎化性能が高いとは言えないと思います。
そういった歩行している人物追跡に適した画像特徴というものが何なのかを
調査したような文献が無いでしょうか？
東大生研の佐藤先生のところでは、顔の特徴に関しての研究をされていましたが、
（Harr特徴を用いたカスケード識別器に通る段数を評価値として使うもの）
これ以外のもので、何かご存じでないでしょうか？
また、英語文献も調査しているのですが、human image feature と検索しても大したものが出てきません。
超他力本願になってしまいましたが、ご存じの文献をあげていただければ幸いです。
今、人物に適した画像特徴に関する文献を調査しています。
ここで人物というのは、顔だけではなく、
周囲の環境を含んだ頭部、肩、手足などを含んだものです。
こういう状況ではおそらく汎化性能が高い画像特徴が良いと考えられます。
しかし、エッジ、色だけだと汎化性能が高いとは言えないと思います。
そういった歩行している人物追跡に適した画像特徴というものが何なのかを
調査したような文献が無いでしょうか？
東大生研の佐藤先生のところでは、顔の特徴に関しての研究をされていましたが、
（Harr特徴を用いたカスケード識別器に通る段数を評価値として使うもの）
これ以外のもので、何かご存じでないでしょうか？
また、英語文献も調査しているのですが、human image feature と検索しても大したものが出てきません。
超他力本願になってしまいましたが、ご存じの文献をあげていただければ幸いです。
>3次元人物追跡のための画像特徴なのです。
Michael Black @ Brown Univ. さんがやってるようなやつですか？
http://www.cs.brown.edu/~black/3Dtracking.html
Black さんが char で 3 次元人物追跡に関する workshop が CVPR
でありましたが、出るつもりだったのに、サボってホテルで寝てたので、
内容は知りません…。論文はいきなり IJCV に載るっぽくてまだ出版され
てない…。御存知かもですが
http://www.cs.brown.edu/people/ls/ehum2/
です。
>世の中にある画像特徴の中でどんなものがこういう状況に適しているのか、
>ということを調べたいわけです。
私は 2 次元画像において歩行者追跡するのに適したのを探したこと
があるんですが、体系的に整理されているものは発見できませんでし
た。真面目に調べて整理しある程度体系化すれば survey paper が
書けるなぁとか思ったまま放置プレイ中…。一番上手くやってるなぁ
と思ったのは
http://www.merl.com/reports/docs/TR2003-90.pdf
です。IJCV2005 にも詳細なのが載ってたはず。3次元でもこの発想
は使えるんではと思うんですが、どないでしょう？
#外してたらゴメンなさい
Michael Black @ Brown Univ. さんがやってるようなやつですか？
http://www.cs.brown.edu/~black/3Dtracking.html
Black さんが char で 3 次元人物追跡に関する workshop が CVPR
でありましたが、出るつもりだったのに、サボってホテルで寝てたので、
内容は知りません…。論文はいきなり IJCV に載るっぽくてまだ出版され
てない…。御存知かもですが
http://www.cs.brown.edu/people/ls/ehum2/
です。
>世の中にある画像特徴の中でどんなものがこういう状況に適しているのか、
>ということを調べたいわけです。
私は 2 次元画像において歩行者追跡するのに適したのを探したこと
があるんですが、体系的に整理されているものは発見できませんでし
た。真面目に調べて整理しある程度体系化すれば survey paper が
書けるなぁとか思ったまま放置プレイ中…。一番上手くやってるなぁ
と思ったのは
http://www.merl.com/reports/docs/TR2003-90.pdf
です。IJCV2005 にも詳細なのが載ってたはず。3次元でもこの発想
は使えるんではと思うんですが、どないでしょう？
#外してたらゴメンなさい
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