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差分画像

動画像から抽出しうる特徴量として、連続する二枚の画像からの画素間の差分 を用いる。差分値は、簡単に計算でき、動作認識に用いる場合、前景と背景を 区別せずともよいという長所をもつ。そこで、本研究ではこの差分値について 考察し、その利用法を提案する。

いま、時間間隔で撮影された時刻との画像を, とする()。画 像中の画素について、その差分 値を式(2)で定義する。この 差分値に応じて、画素は二種類に分類される。 ただし、次式においては画像の位置 における画素値を表す。

• 静止領域

  これは、画素値が一定であることを意味してい る。これを満たす条件は二つある。

  • 背景の静止物体か、ないしは静止状態にある人体の体節が投影されていると き。
  • 時刻ないしもしくはその両方において運動状態にある人体の体 節が投影され、かつ差分値が0であるとき。
  人体の表面の色・形状の多様性及びその運動から考えると、一般的に後者の ような条件は非常に稀であり、考慮から外してもよいものと考えられる。従っ て、は静止状態の体節が投影されてで きた領域と見なせる。

• 運動領域

  運動領域は、以下に定義するような生成動領域、継続 動領域、あるいは消滅動領域の和集合であ る。ただし、はノード集合に含まれる全てのノ ードの投影領域の和集合とする。

     

時刻の差分画像の中で、時刻で顕著に変化するのはである。従って、これらの領域を抽出できれば有用 であると考えられる。