オムライスの備忘録

数学・統計学・機械学習・プログラミングに関することを記す

【動画像処理】Centroid Tracking

Index

Centroid Tracking とは

動画像内に検出された物体の中心点を利用して、 次フレームからのその物体の中心点を推定し、追跡する物体追跡の手法のひとつ.

このアルゴリズムは、物体追跡のためのアルゴリズムであるため、物体検出とは切り離して考える.

つまり、物体検出はすでに完了しており、その物体をどのように追跡するかを考える.

アルゴリズム

以下の手順で処理を実行する.

  1. 検出した物体の中心座標を計算.
  2. 新しく検出した物体の中心点とのユークリッド距離を計算
  3. 座標の更新
  4. 新しい物体の登録
  5. 古い物体の解除

物体の中心座標

検出した物体の中心座標を計算し、その物体に ID を割り振る.

ユークリッド距離

次のフレームで検出された物体に暫定的に ID を振り、 既存の物体の中心座標と、新しく検出された物体の中心座標とのユーグリッド距離を計算する.



座標の更新

あるフレームのある物体は、次のフレームから検出された物体のうち、最も距離が近い物体であるという仮定のもと、 ユークリッド距離が最も小さい物体 (近い物体) の ID を前のフレームの物体の ID に更新する.

新しい物体の登録

前のステップで、更新されなかった物体は新しく検出された物体ということになり、 新しい ID が付与されていれば良い.

古い物体の解除

物体が画像内から消えたのであれば、追跡している物体としての登録から解除する必要がある.

そこで、N 個の後続のフレーム間で、物体が更新されなければ、追跡する物体から削除する.

参考