(57)【要約】【課題】被写体が他の被写体に遮蔽されたり、遮蔽状態を解消したりするようなシーンにおいても頑健に動きベクトルを推定する。【解決手段】動き推定装置１は、部分領域ごとに、動きベクトル及び動きベクトル領域の仮説を複数組生成する仮説生成部１１と、対象フレーム及び参照フレームにおける前記仮説の動きベクトル領域により決定される領域内の画素値を比較して、各仮説の尤度を演算する尤度演算部１７と、部分領域ごとに、尤度及び仮説を用いて動きベクトルの代表値を演算して出力する代表値演算部１８と、尤度に基づいて仮説を更新する仮説再標本化部１９と、を備える。仮説生成部１１は、仮説再標本化部１９により更新された仮説に対して摂動を与えて次時点の仮説を生成する。【選択図】図１
2015053006.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象フレーム内に複数の部分領域を設定し、部分領域ごとに動きベクトルを出力する動き推定装置であって、
部分領域ごとに、動きベクトル及び動きベクトル領域の仮説を複数組生成する仮説生成部と、
前記部分領域ごとに、対象フレーム及び参照フレームにおける前記仮説の動きベクトル領域により決定される領域内の画素値を比較して、前記各仮説の尤度を演算する尤度演算部と、
前記部分領域ごとに、前記尤度及び前記仮説を用いて動きベクトルの代表値を演算して出力する代表値演算部と、
前記尤度に基づいて前記仮説を更新する仮説再標本化部と、を備え、
前記仮説生成部は、前記仮説再標本化部により更新された仮説に対して摂動を与えて次時点の仮説を生成することを特徴とする動き推定装置。
【請求項２】
前記仮説再標本化部は、前記仮説を更新する際に、前記動きベクトル及び前記動きベクトル領域を初期値とする仮説を含めることを特徴とする、請求項１に記載の動き推定装置。
【請求項３】
前記仮説再標本化部は、前記尤度が所定の閾値よりも低い仮説を削除し、前記尤度が所定の閾値よりも高い仮説を複製することを特徴とする、請求項１又は２に記載の動き推定装置。
【請求項４】
前記尤度演算部は、前記対象フレーム及び前記参照フレームにおける前記仮説の動きベクトル領域により決定される領域内の画素値の差分値が大きいほど前記尤度を低くすることを特徴とする、請求項１〜３のいずれか一項に記載の動き推定装置。
【請求項５】
前記代表値演算部は、前記仮説の動きベクトルと前記尤度の重み付け平均により前記動きベクトルの代表値を演算すること特徴とする、請求項１〜４のいずれか一項に記載の動き推定装置。
【請求項６】
コンピュータを、請求項１から５のいずれか一項に記載の動き推定装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、映像信号から動きベクトルを推定する動き推定装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
映像符号化において映像フレーム間の相関を利用した情報圧縮を行うことや、画像監視システムにおいて動物体の検出や追跡を行うことを目的として、映像フレーム間において局所的なあるいは大局的な動き量や動きの方向を推定する動き推定技術が広く用いられている。
【０００３】
動き推定技術として、ある時点の映像フレームにおいて、画像内に設定したブロック領域内の輝度や色のパターンと類似する領域を別の映像フレームの画像内において探索することで、該ブロック領域の動きベクトルを求めるブロックマッチング法が知られている。ブロックマッチング法においては、類似する領域の探索を、部分画像間の相互相関の最大化や、誤差（絶対値誤差、二乗誤差など）の総和の最小化により実現する手法が実用化されている。
【０００４】
また、ブロックマッチング法において、面的な探索の演算負荷を削減するため、映像フレームを階層的に縮小した画像群を作成し、低解像画像で粗く探索した結果に基づき、より高解像な画像においてより精細に探索を行う階層探索もある（例えば、特許文献１参照）。さらに、ブロックマッチング法において、菱形の探索領域を設定し、所定の探索手順によって高速に動きベクトル探索を行うダイアモンドサーチ動き推定手法がある（例えば、特許文献２参照）。
【０００５】
動き推定技術として、ブロックマッチング法のほか、画像の時間勾配及び空間勾配に基づき、動き推定を行う勾配法が知られている（例えば、非特許文献１参照）。勾配法として、例えばＬｕｃａｓ−Ｋａｎａｄｅ法が知られている。勾配法によって大きな動きベクトルを求めるためには、まず、大きな範囲を覆う平滑化フィルタを入力映像に適用してから必要に応じて縮小変換し、勾配演算を実行する必要がある。しかし、大きな範囲を覆う平滑化を入力映像に適用すると小さな動きベクトルの精度が低下してしまう。このトレードオフを解決するため、大きな範囲を覆う平滑化を入力映像に適用して動きベクトルを求め、その結果を利用しつつ、小さな範囲を覆う平滑化を入力映像に適用して動きベクトルを高精度化していく階層化手法も用いられている。
【０００６】
また、動物体の追跡用途では、動きモデルを仮定して、カルマンフィルタやパーティクルフィルタなどの統計的手法によって頑健に物体を追跡することも行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特許第３９７９９７７号公報
【特許文献２】特許第４８９７３２３号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Bruce D.Lucasand Takeo Kanade, “An Iterative Image Registration Technique with an Application to Stereo Vision (IJCAI)”, Proceedings of the 7th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI ’81), April, 1981, PP.674-679.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかし、ブロックマッチング法においては、探索先の画像内においてブロック領域をずらしながら相関演算又は誤差演算を行う探索が必要であるため、ソフトウェア処理においては繰り返しループが必要であった。また、勾配法では、ブロックマッチング法で必要であった探索は不要となるものの、大きな動きに対しては精度が劣る。
【００１０】
動き場を求める用途や映像符号化の用途においては、ブロックマッチング法及び勾配法ともに、求められる動き情報は一意であり、複数の動きベクトル候補を保持することはない。また、動きモデルを仮定して動きベクトルを予測することも通常は行われない。このため、被写体が他の被写体に遮蔽された場合や、動きやパターンの紛らわしい被写体が近接した場合などには、正しい動きベクトルを求めることが困難となるという問題があった。
【００１１】
一方、物体追跡の用途においては、個々の被写体に対して共通又は別々の動きモデルを仮定し、生じ得る動きベクトルを限定するような予測が行われることが多い。しかし、動き場のように被写体領域の区切りを無視した動き推定を行う場合に、動きモデルを仮定することは一般的ではなかった。
【００１２】
かかる事情に鑑みてなされた本発明の目的は、被写体が他の被写体に遮蔽されたり、遮蔽状態を解消したりするようなシーンにおいても頑健に動きベクトルを推定することが可能な動き推定装置及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記課題を解決するため、本発明に係る動き推定装置は、対象フレーム内に複数の部分領域を設定し、部分領域ごとに動きベクトルを出力する動き推定装置であって、部分領域ごとに、動きベクトル及び動きベクトル領域の仮説を複数組生成する仮説生成部と、前記部分領域ごとに、対象フレーム及び参照フレームにおける前記仮説の動きベクトル領域により決定される領域内の画素値を比較して、前記各仮説の尤度を演算する尤度演算部と、前記部分領域ごとに、前記尤度及び前記仮説を用いて動きベクトルの代表値を演算して出力する代表値演算部と、前記尤度に基づいて前記仮説を更新する仮説再標本化部と、を備え、前記仮説生成部は、前記仮説再標本化部により更新された仮説に対して摂動を与えて次時点の仮説を生成することを特徴とする。
【００１４】
さらに、本発明に係る動き推定装置において、前記仮説再標本化部は、前記仮説を更新する際に、前記動きベクトル及び前記動きベクトル領域を初期値とする仮説を含めることを特徴とする。
【００１５】
さらに、本発明に係る動き推定装置において、前記尤度が所定の閾値よりも低い仮説を削除し、前記尤度が所定の閾値よりも高い仮説を複製することを特徴とする。
【００１６】
さらに、本発明に係る動き推定装置において、前記尤度演算部は、前記対象フレーム及び前記参照フレームにおける前記仮説の動きベクトル領域により決定される領域内の画素値の差分値が大きいほど前記尤度を低くすることを特徴とする。
【００１７】
さらに、本発明に係る動き推定装置において、前記代表値演算部は、前記仮説の動きベクトルと前記尤度の重み付け平均により前記動きベクトルの代表値を演算すること特徴とする。
【００１８】
また、上記課題を解決するため、本発明に係るプログラムは、コンピュータを、上記動き推定装置として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、部分領域ごとに動きベクトルの仮説を複数保持するため、被写体が他の被写体に遮蔽されたり、遮蔽状態を解消したりするようなシーンにおいても頑健に動きベクトルを推定することができるようになる。また、部分領域ごとに動きベクトル領域の仮説を複数保持するため、部分領域内に存在する複数の異なる動きも推定することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の一実施形態に係る動き推定装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る動き推定装置の動作の概要を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明の一実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００２２】
図１は、本発明の一実施形態に係る動き推定装置の構成例を示すブロック図である。図２は、本発明の一実施形態に係る動き推定装置の動作の概要を示す図である。図１，２を参照し、本発明の一実施形態に係る動き推定装置について説明する。
【００２３】
図１に示すように、本発明の一実施形態に動き推定装置１は、インデックス走査部１０と、仮説生成部１１と、画像座標走査部１２と、画像記憶部１３と、対象フレーム読出部１４と、加算部１５と、参照フレーム読出部１６と、尤度演算部１７と、代表値演算部１８と、仮説再標本化部１９と、仮説記憶部２０とを備える。
【００２４】
動き推定装置１は、動き推定を行う対象となる対象フレーム内に複数の部分領域（ブロック領域）を設定し、部分領域ごとに動きベクトル及び動きベクトル領域の仮説（候補）を複数組保持し、部分領域ごとに複数の仮説から動きベクトルの代表値を演算して出力する。
【００２５】
2015053006.tif 000003
【００２６】
【数１】
2015053006.tif 000004
【００２７】
仮説生成部１１は、部分領域ごとに、動きベクトル及び動きベクトル領域の仮説を複数組生成する。仮説生成部１１は、前時刻（前時点）ｔ−１における、仮説列（ｕ’（ｔ−１，ｂ，ｈ），ｖ’（ｔ−１，ｂ，ｈ），Ｒ’（ｔ−１，ｂ，ｈ））ｈ＝０，１，．．．，Ｈ-１，ｂ＝０，１，．．．，Ｂ-１に摂動を与え、現時刻（現時点）ｔにおける仮説列（ｕ（ｔ，ｂ，ｈ），ｖ（ｔ，ｂ，ｈ），Ｒ（ｔ，ｂ，ｈ））ｈ＝０，１，．．．，Ｈ-１，ｂ＝０，１，．．．，Ｂ-１を生成し、インデックス走査部１０から入力されるインデックス番号ｂ及びｈの仮説（ｕ（ｔ，ｂ，ｈ），ｖ（ｔ，ｂ，ｈ），Ｒ（ｔ，ｂ，ｈ））を出力する。
【００２８】
例えば、仮説生成部１１は、動きベクトル及び動きベクトル領域に対する運動モデルに従って、１時点後の仮説を予測する。望ましくは、運動モデルはプロセス雑音を付加する機能を有するものとする。仮説生成部１１がガウス雑音によるランダムサーチを行う運動モデルを用いる場合、式（２）により現時刻における仮説を算出する。ここに、Ｎ（μ，σ２）は平均μ、分散σ２のガウス雑音の確率密度関数、Ｅ０は誤差領域の初期値、σｕ０２，σｖ０２は動きベクトルの分散の初期値である。
【００２９】
【数２】
2015053006.tif 000005
【００３０】
さらに、運動モデルが等速運動モデルとガウス雑音による場合、仮説生成部１１は、式（３）により現時刻における仮説を算出する。ここに、文字の上にドット（・）を付した変数は、各変数の時間変化率を扱うために仮に導入した変数であり、結果的に時間差分を表すこととなる。また、Ｎ（μ，Σ）は、平均μ（６次元のベクトル）、分散・共分散行列Σ（６行６列の行列）の６次元ガウス関数の確率密度関数である。
【００３１】
【数３】
2015053006.tif 000006
【００３２】
図２では、前時刻ｔ−１における動きベクトル（ｕ’（ｔ−１，ｂ，ｈ），ｖ’（ｔ−１，ｂ，ｈ）及び動きベクトル領域Ｒ’（ｔ−１，ｂ，ｈ）を、（ｕ’，ｖ’）及びＲ’と簡略表記し、現時刻ｔにおける動きベクトル（ｕ（ｔ，ｂ，ｈ），ｖ（ｔ，ｂ，ｈ））及び動きベクトル領域Ｒ（ｔ，ｂ，ｈ）を、（ｕ，ｖ）及びＲと簡略表記している。Ｒの数値は動きベクトル領域の大きさを表している。また、動きベクトルの向きは、時刻ｔからｔ−１の方向で定義している。そして、図２の左側には、インデックス番号ｈ＝０〜３とし、時刻ｔ−１、インデックス番号ｂの部分領域に対する仮説列（（ｕ’，ｖ’），Ｒ’）ｈ＝０，１，２，３に対して摂動を与えた様子を示している。
【００３３】
画像座標走査部１２は、仮説生成部１１により生成された動きベクトル領域Ｒ（ｔ，ｂ，ｈ）により決定される領域Ｄ（ｔ，ｂ，ｈ）を設定し、領域Ｄ（ｔ，ｂ，ｈ）内に含まれる画像座標（ｉ，ｊ）∈Ｄ（ｔ，ｂ，ｈ）を、例えば領域Ｄ（ｔ，ｂ，ｈ）内において、上から下へ向かう主走査及び左から右へ向かう副走査によるラスタ走査によって、順次出力する。
【００３４】
領域Ｄ（ｔ，ｂ，ｈ）は、例えば式（４）に示すように動きベクトル領域Ｒ（ｔ，ｂ，ｈ）そのものとすることができる。
【００３５】
【数４】
2015053006.tif 000007
【００３６】
また、領域Ｄ（ｔ，ｂ，ｈ）は、動きベクトル領域Ｒ（ｔ，ｂ，ｈ）が円や楕円である場合には、例えば式（５）に示すように動きベクトル領域Ｒ（ｔ，ｂ，ｈ）の外接矩形としてもよい。なお、演算子×は集合の直積を表し、［ａ，ｂ］はａ乃至ｂの範囲の閉区間を表す。
【００３７】
【数５】
2015053006.tif 000008
【００３８】
画像記憶部１３は、動き推定を行う対象となる対象フレーム、及び動き推定を行う際に参照する参照フレームを記憶する。
【００３９】
対象フレーム読出部１４は、画像記憶部１３に記憶された対象フレームを読み出し、画像座標走査部１２により指示される画像座標（ｉ，ｊ）の画素値Ｙ（ｔ，ｉ，ｊ）を出力する。
【００４０】
加算部１５は、画像座標走査部１２から入力される画像座標（ｉ，ｊ）と、仮説生成部１１から入力される動きベクトル（ｕ（ｔ，ｂ，ｈ），ｖ（ｔ，ｂ，ｈ））とのベクトル和を演算し、その結果（ｕ（ｔ，ｂ，ｈ）＋ｉ，ｖ（ｔ，ｂ，ｈ）＋ｊ）を出力する。
【００４１】
参照フレーム読出部１６は、画像記憶部１３に記憶された参照フレームを読み出し、加算部１５により指示される画像座標（ｕ（ｔ，ｂ，ｈ）＋ｉ，ｖ（ｔ，ｂ，ｈ）＋ｊ）の時刻ｔ−１の参照フレームにおける画素値Ｙ（ｔ−１，ｕ（ｔ，ｂ，ｈ）＋ｉ，ｖ（ｔ，ｂ，ｈ）＋ｊ））を出力する。
【００４２】
尤度演算部１７は、部分領域ごとに、複数の仮説について、対象フレームにおける領域Ｄ内の画素値Ｙ（ｔ，ｉ，ｊ）と、参照フレームにおける領域Ｄを動きベクトル分だけ移動させた領域内の画素値Ｙ（ｔ−１，ｕ（ｔ，ｂ，ｈ）＋ｉ，ｖ（ｔ，ｂ，ｈ）＋ｊ））との類似度（尤度）Ｌ（ｔ，ｂ，ｈ）を演算する。つまり、尤度演算部１７は、対象フレーム読出部１４から入力され、式（６）で表される画素値列と、参照フレーム読出部１６から入力され、式（７）で表される画素値列とを比較し、それらが類似するか否かを定量化することで各仮説の整合性を評価する。
【００４３】
【数６】
2015053006.tif 000009
【００４４】
【数７】
2015053006.tif 000010
【００４５】
尤度演算部１７は、対象フレーム読出部１４から入力される画素値と参照フレーム読出部１６から入力される画素値との差分値が大きい（類似度が小さい）ほど、尤度Ｌを低くする。例えば、尤度演算部１７は、式（８）に示すように、対象フレーム読出部１４から入力される画素値列、及び参照フレーム読出部１６から入力される画素値列の二乗誤差和に対して指数関数的に減少する指標を用いて尤度Ｌ（ｔ，ｂ，ｈ）を演算する。ここで、｜Ｄ（ｔ，ｂ，ｈ）｜は、領域Ｄ（ｔ，ｂ，ｈ）の面積（画素数）を表す。
【００４６】
【数８】
2015053006.tif 000011
【００４７】
図２に示す例では、インデックス番号ｈ＝０〜３の尤度がそれぞれＬ（ｔ，ｂ，０）＝０．９、Ｌ（ｔ，ｂ，１）＝０．１、Ｌ（ｔ，ｂ，２）＝０．８、Ｌ（ｔ，ｂ，３）＝０．２であり、インデックス番号ｈ＝０のときに尤度が最も高くなっている。つまり、インデックス番号ｈ＝０のときに、対象フレーム読出部１４により読み出した画素値Ｙ（ｔ，ｉ，ｊ）と参照フレーム読出部１６により読み出した画素値Ｙ（ｔ−１，ｕ（ｔ，ｂ，０）＋ｉ，ｖ（ｔ，ｂ，０）＋ｊ））とが最も類似している。
【００４８】
代表値演算部１８は、仮説生成部１１により生成された動きベクトルの仮説列（ｕ（ｔ，ｂ，ｈ），ｖ（ｔ，ｂ，ｈ））ｈ＝０，１，．．．，Ｈ-１から、動きベクトルの代表値（Ｕ（ｔ，ｂ），Ｖ（ｔ，ｂ））を演算して外部に出力する。代表値演算部１８は、仮説生成部１１により生成された動きベクトルの仮説列（Ｒ（ｔ，ｂ，ｈ））ｈ＝０，１，．．．，Ｈ-１から、動きベクトル領域の代表値Ｒ＾（ｔ，ｂ）をも演算して外部に出力するよう構成しても構わない。例えば、代表値演算部１８は、式（９）に示すように、動きベクトル及び動きベクトル領域の仮説列（ｕ（ｔ，ｂ，ｈ），ｖ（ｔ，ｂ，ｈ），Ｒ（ｔ，ｂ，ｈ））ｈ＝０，１，．．．，Ｈ-１に対して尤度列（Ｌ（ｔ，ｂ，ｈ））ｈ＝０，１，．．．，Ｈ-１の重み付けをした平均値により、動きベクトルの代表値（Ｕ（ｔ，ｂ），Ｖ（ｔ，ｂ））及び動きベクトル領域の代表値Ｒ＾（ｔ，ｂ）を演算する。
【００４９】
【数９】
2015053006.tif 000012
【００５０】
仮説再標本化部１９は、仮説生成部１１により生成された仮説列（ｕ（ｔ，ｂ，ｈ），ｖ（ｔ，ｂ，ｈ），Ｒ（ｔ，ｂ，ｈ））ｈ＝０，１，．．．，Ｈ-１を、尤度演算部１７により算出された尤度Ｌ（ｔ，ｂ，ｈ）に基づいて更新して新たな仮説列（ｕ’（ｔ，ｂ，ｈ），ｖ’（ｔ，ｂ，ｈ），Ｒ’（ｔ，ｂ，ｈ））ｈ＝０，１，．．．，Ｈ-１を生成し、仮説記憶部２０に記憶する。仮説再標本化部１９は、尤度Ｌが所定の閾値よりも低い仮説を削除し、尤度Ｌが所定の閾値よりも高い仮説を複製する。これにより、尤度Ｌが高い仮説のみ選択することができる。
【００５１】
仮説再標本化部１９は、例えば式（１０）に示すように、尤度Ｌ（ｔ，ｂ，ｈ）に比例する頻度で仮説（ｕ（ｔ，ｂ，ｈ），ｖ（ｔ，ｂ，ｈ），Ｒ（ｔ，ｂ，ｈ））が生起するような確率過程によって、新たな仮説列（ｕ’（ｔ，ｂ，ｈ），ｖ’（ｔ，ｂ，ｈ），Ｒ’（ｔ，ｂ，ｈ））ｈ＝０，１，．．．，Ｈ-１を生成する。
【００５２】
【数１０】
2015053006.tif 000013
【００５３】
図２に示す例では、仮説再標本化部１９は、尤度Ｌが０．１及び０．２の仮説について削除し、尤度Ｌが０．９及び０．８の仮説について複製している。
【００５４】
また、仮説再標本化部１９は、仮説を更新する際に、複数の仮説の中に、動きベクトル及び動きベクトル領域を初期値とする仮説を含めてもよい。例えば、動きベクトルの初期値をゼロベクトルとし、動きベクトル領域を部分領域と同じとする。物体が他の物体に隠れてしまうような場合、動きベクトルの値は不安定となるが、仮説に初期値を挿入しておくことにより、物体の動きを再捕捉することが可能となる。
【００５５】
仮説記憶部２０は、仮説再標本化部１９から部分領域ごとに入力される新たな仮説列（ｕ’（ｔ，ｂ，ｈ），ｖ’（ｔ，ｂ，ｈ），Ｒ’（ｔ，ｂ，ｈ））ｈ＝０，１，．．．，Ｈ-１を全て記憶する。仮説生成部１１は、仮説再標本化部１９により生成された仮説を用いて、次時点の仮説を生成する。
【００５６】
上述したように、動き推定装置１は、部分領域ごとに、動きベクトル及び動きベクトル領域の仮説を複数組生成する仮説生成部１１と、部分領域ごとに、対象フレームにおける仮説の動きベクトル領域内の画素値と、参照フレームにおける該動きベクトル領域に対応する領域内の画素値とを比較して、各仮説の尤度を演算する尤度演算部１７と、部分領域ごとに、尤度及び仮説を用いて動きベクトルの代表値を演算して出力する代表値演算部１８と、尤度に基づいて前記仮説を更新する仮説再標本化部１９と、を備え、仮説生成部１１は、仮説再標本化部１９により更新された仮説に対して摂動を与えて次時点の仮説を生成する。
【００５７】
かかる構成により、動き推定装置１は、時刻の進展とともに仮説を更新しつつ、各時刻ｔにおける部分領域ごとの動きベクトル（Ｕ（ｔ，ｂ），Ｖ（ｔ，ｂ））を演算して出力することが可能となる。
【００５８】
なお、上述した動き推定装置１として機能させるためにコンピュータを好適に用いることができ、そのようなコンピュータは、動き推定装置１の各機能を実現する処理内容を記述したプログラムを当該コンピュータの記憶部に格納しておき、当該コンピュータのＣＰＵによってこのプログラムを読み出して実行させることで実現することができる。なお、このプログラムは、コンピュータ読取り可能な記録媒体に記録することができる。
【００５９】
上述の実施形態は代表的な例として説明したが、本発明の趣旨及び範囲内で、多くの変更及び置換ができることは当業者に明らかである。したがって、本発明は、上述の実施形態によって制限するものと解するべきではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。例えば、実施形態に記載の複数の構成ブロックを１つに組み合わせたり、あるいは１つの構成ブロックを分割したりすることが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００６０】
このように、本発明は動きベクトルを推定する任意の用途に有用である。例えば、本発明は、映像符号化装置における物体の動き推定に利用できるほか、交通監視システムにおける車両の動き推定にも利用することができる。
【符号の説明】
【００６１】
１    動き推定装置
１０  インデックス走査部
１１  仮説生成部
１２  画像座標走査部
１３  画像記憶部
１４  対象フレーム読出部
１５  加算部
１６  参照フレーム読出部
１７  尤度演算部
１８  代表値演算部
１９  仮説再標本化部
２０  仮説記憶部
【図１】
2015053006.tif 000014
【図２】
2015053006.tif 000015