論文

ブラインドγ値推定と複数明るさ可変背景を用いた屋外物体検出
阪本光翼†

吉村 宏紀†,††

西山正志†,††

岩井 儀雄†,†† a)

Foreground Detection in Outdoor Scenes by using Blind Gamma Correction andLayered Adaptive Background Models
Kosuke SAKAMOTO† , Hiroki YOSHIMURA†,†† , Masashi NISHIYAMA†,†† , and Yoshio
IWAI†,††a)
あらまし 本論文では，従来手法である明るさ可変背景モデル (ABM) を拡張した手法 (IGLABM) を提案する．照明変動や移動物体の影の除去に対応可能な手法として提案された明るさ可変背景モデルは，草木の揺れな
どの周期的な背景変動に対応していない点，入力画像の色空間にリニア RGB 空間を仮定しており γ 補正値が未知の公開画像データベース等を用いた場合，精度が低下してしまう点などが問題として挙げられる．これらの問題に対して，提案手法では，明るさ可変背景モデルを複数レイヤー構造にすることで，草木の揺れなどの周期的な背景変動に対応できるように拡張した．また，色空間としてリニア RGB 空間を仮定している問題に対しては，
ブラインド γ 値推定を行うことで，未知の γ 値で撮像された画像データに対しても明るさ可変背景モデルを利用できるようにした．以上の改良により，評価用公開画像データベースを用いて提案手法の性能評価を行い，高い精度で物体検出を行うことができることを実験により検証した．
キーワード

ブラインド γ 値推定，明るさ可変背景，画素ベース背景差分法，前景抽出，物体検出

素とその周辺領域または大域領域の情報を利用する領

1. ま え が き

域ベース [13]〜[19] の 2 種類に分類できる．また，近近年，複雑化する社会環境の大きな変化に伴い，安年では深層学習を用いた背景差分法 [20] なども提案さ心・安全な社会が求められている．このような社会をれているが，事前に学習データを大量に必要とするこ実現するため，防犯システムの需要が増しており，カと，オフラインでの学習が必要なことなどの欠点があ

メラ映像から人物・車両などの移動物体を検出し，追る．本論文では，事前に学習データを必要とせず，オ

跡や対応付けなどを行う技術が注目されている．しかンライン学習を行う画素ベースの背景差分法に着目しし，検出対象領域を目視で検出することは負担が大きた．画素ベースの背景差分法の精度を高めることがで

く，検出作業の自動化や省略化が望まれている．このきれば，その精度向上の結果を利用して，領域ベース

ような検出作業を自動化する手法の一つに背景差分法の背景差分法の精度を向上させたり，深層学習への教が存在する．

師信号として利用することができるからである．

背景差分法は，その原理が簡便で高速化しやすいた画素ベース背景差分法のうち，照明変動および，物

め様々な方法が提案されてきた [1]．背景差分法の課題

体の影の除去を同時に行う手法として，明るさ可変背として一般に，照明変動への対応，物体の影の除去，

景モデル (ABM) [3] が提案されている．ABM は，太草木の揺れといった周期的な背景変動への対応などが

陽直射光成分と環境光成分を考慮した２色性反射モデ

挙げられる [2]．背景差分法は，注目画素の情報のみで

ル [21] となっており，2 色の混合度を変化させること

前景か背景かを推定する画素ベース [3]〜[12]，注目画

により様々な明るさの背景画像を生成することができ，†

これにより照明変動や物体の影除去を実現している．
鳥取大学大学院持続性社会創生科学研究科
Graduate School of Sustainability Science, Tottori Univer-

れなどの周期的な背景変動に対応していない点，入力

sity, Tottori 680-8550, Japan††

鳥取大学工学部附属クロス情報科学研究センター
Cross-informatics Research Center, Tottori Universitya) E-mail: iwai@tottori-u.ac.jp

電子情報通信学会論文誌

この明るさ可変背景モデルの問題点として，草木の揺画像の色空間にリニア RGB 空間 (γ = 1.0) を仮定しており，γ 補正値が未知の公開画像データベース等を

D Vol. J103–D No. 10 pp. 1–11 ©（社）電子情報通信学会 20201

電子情報通信学会論文誌 2020/10 Vol. J103–D No. 10

用いた場合，物体抽出精度が低下してしまう点が挙げられる．

とに背景の統計モデルを推定し，画素と領域の両方の情報を活用して，前景オブジェクトの検出が可能な手

そこで本論文では，従来手法である明るさ可変背景モ法 SACON [14] や，最初の数フレームの画素を初期背デルを拡張して，問題点を解決した手法 (IGLABM, Im-

景モデルとして獲得し物体検出を行いつつ，更新・拡

proved Gamma corrected Layered Adaptive Back-

散処理により近傍へ画素情報を送る ViBe [15] などがground Model) を提案する．提案手法では，明るさ可存在する．また，SACON や ViBe の手法を改良した

変背景モデルを複数レイヤー構造にすることで，草木手法 PBAS [16] がある．PBAS は拡散処理の際に近の揺れなどの周期的な背景変動に対応できるようにし傍画素をその位置の画素値で更新する点が，ViBe とた．また，色空間としてリニア RGB 空間を仮定しては異なっている．同様に，注目画素の近傍パターンをいる問題に対しては，ブラインド γ 値推定を行うこと辞書として更新・維持して背景か，物体かの判断を行で，未知の γ 値で撮像された画像に対しても明るさ可

う PAWCS [17] がある．

変背景モデルを利用できるようにした．以上の改良に

我々の提案手法である IGLABM は，改良元となるより，評価用公開画像データベースを用いて提案手法

ABM と同様に画素ベースの背景差分法であり，ABMの性能評価を行い，高い精度で物体検出を行うことがが対応している影の除去や照明変動に加えて，ブライできることを実験により検証した．

ンド γ 値推定により γ 値が未知の画像にも対応可能

2. 関 連 研 究で，複数レイヤー構造により草木の揺れなどの周期的な背景変動にも対応可能である．

2. 1 背景差分法

2. 2 ブラインド γ 値推定

前節で述べたように，本論文では画素ベース背景差

一般的な画像処理では，画像処理に使用する色空間分法に着目した．画素ベース背景差分法は，画像処理としてリニア RGB 空間が暗黙的に仮定されている．

の分野では従来から多くの手法が提案されている [3]〜また，ABM のように画素値を物理的な観測量とし[12]．最も簡便な手法として，単純にフレーム間で差て使用するためには，色空間としてリニア RGB 空間

分をとる手法 [4] があるが背景変動を除去することはが必要となる．そのため，従来手法である ABM でできない．背景差分法では，背景をどのようにモデル

撮像装置や色空間，γ 補正に関する情報がない画像化するかが重要であり，統計的な手法 [5]，ノンパラを扱うのは困難となる．そのような場合においてもメトリックな手法 [6]，ファジーモデル [7]，スパース

画像処理を可能にするためにブラインド γ 値推定と表現 [8] などが用いられている．その中でも，統計的呼ばれる手法が様々に提案されている [22]〜[24]．例

な手法が背景のモデル化に良く用いられている．画素

えば，画像中の画素の部分集合の平均と分散を用いベース背景差分法の代表的な統計的手法として，混合ることで，γ 値推定を行う Mean-Variance Gamma

正規分布を用いた統計的な手法 [9], [10] がある．この(MV-Gamma) [22] や，また，γ 補正により周波数領手法は，背景画素を混合正規分布によってモデル化し，域において高次相関が起こることを利用し，その相物体に相当する画素をマハラノビス距離を利用して背関を最小化することで γ 値推定を行う Blind Inverse

景差分法により検出する．また混合正規分布のため，Gamma Correction (BIGC) [23] などが提案されていEM 法を用いてオンラインで各画素に使われる正規分

る．その他に，リニア RGB 画像（以下，リニア画像

布のパラメータを推定することも可能である．また，と呼ぶ）のエッジ領域，すなわち画素の空間変動が直この手法の背景モデルの更新式を改良し，移動物体の線上に分布するということを用いて，その直線性を評

影の除去に対応した手法 MOG2 [11] が提案されてい価することで１枚の画像から γ 値推定を行う [24] もる．また画素ベースのノンパラメトリックな手法としのもある．

て，自己組織化によって背景モデルを自動生成し物体検出を行う SOBS [12] がある．
また，領域ベースの手法としては，移動物体領域を我々の提案手法は，観測している背景画素の時間的変動がリニア画像では直線上に分布するということを用いてその直線性を評価することで γ 値推定を行う（ 1）.

カルマンフィルターと Gale-Shapley マッチングを使用して追跡しながら検出を行う手法 GMG [13] がある．ノンパラメトリックな手法として，画素，物体ご2（ 1）：本論文では，我々の提案手法である GLABM [25] をさらに改良した IGLABM を提案する．

論文／ブラインドγ値推定と複数明るさ可変背景を用いた屋外物体検出

景画像 E を作成する．このあと，以下の式のように，(3.1) ブラインドγ値推定

時刻 t において物体として検出された入力画像 I の位

(3.1.1) 合成背景の作成
入力データ

置 x の画素 I(x, t) を，推定背景画像 E の対応する
位置 x の画素 E(x, t) と置換えることで合成背景画像

Layered ABM (LABM)
推定背景データS(x, t) を作成する．

{

移動物体抽出データ

S(x, t) =E(x, t) (物体領域； O(x, t) = 1)
I(x, t) (背景領域； O(x, t) = 0)

合成背景データ(1)(3.1.2) 各画素におけるγ値推定(3.1.3) 画像全体におけるγ値推定
推定したγ値で逆γ補正

3. 1. 2 各画素におけるγ 値の推定
γ 補正画像を正しい γ 値で逆 γ 補正した場合，背景画素は直線上に分布する．しかし，真の γ 値は不明のため，全ての可能性のある γ の候補値で γ 変換を施

(3.2) LABM
Layered ABM (LABM)

し，その直線性を指標として用いて評価することで，より良い γ 値を推定する．具体的には，入力画像列

移動物体抽出データ

図 1 IGLABM の流れ
Fig. 1 Process flow of IGLABMの先頭部分から N 枚の画像を利用して，逆 γ 補正後の各位置 x の画素の共分散行列を求め，3 つの固有値

λ1 (x, γ) ≧ λ2 (x, γ) ≧ λ3 (x, γ) ≧ 0 を用いて，最適
γ 値を見つけるための指標 L(x, γ) を以下の式で計算する．図 4 に共分散行列より求めた 3 つの固有値の例

3. 提案手法 IGLABM
ABM の問題点を改良した提案手法 (IGLABM) について説明する．IGLABM は，入力画像列の先頭部分からブラインド γ 値推定を行う前処理部と，その後の複数の明るさ可変背景モデルを持つ背景差分法(LABM, Layered Adaptive Background Model) で構成されている．図 1 に IGLABM の流れ図を示す．

3. 1 ブラインド γ 値推定
入力画像中の背景画素の時間方向の短時間輝度変化を見たとき，リニア画像と γ 補正画像とでは，RGB
空間中の画素分布に違いが見られる．リニア画像の場
合，図 2 のようにほぼ直線状に分布する．一方で，γ補正画像の場合には，図 3 のように直線上からやや広を示す．

L(x, γ) =λ2 (x, γ) + λ3 (x, γ)
λ1 (x, γ)(2)

この指標 L(x, γ) は，太陽光が雲や人に遮られて照度が短時間で大きく変化する場合，共分散行列の直線性を表す λ1 が大きくなり，L(x, γ) が小さくなる．そ
こで，L(x, γ) は 0 に近ければ近いほど直線性があると評価できる．
次に，この指標を用いて各画素における γ 値を以下の式で推定する．

γ̃x = arg min L(x, γ),γ∈Γ

ここで，Γ は γ の候補値の集合で，本論文の実験でがって分布する．この分布の性質を指標として γ 値をは，Γ = {γ|γ = 0.5 + 0.1 × k, k ∈ Z, 0 ≦ k ≦ 20} を推定する．この性質は観測期間中に画素に映っている

使用した．

ものが同一対象でなければ成り立たないので，入力画3. 1. 3 画像全体におけるγ 値推定

像から移動物体（前景部分）を取り除く必要がある．

Γ の様々な値ごとに，画像中の M 点の位置 xi (i =そこで，まず前景部分を取り除いた合成背景画像を作

1, · · · , M ) で前節で定義した指標 L(xi , γ) を計算し，成し，その後 γ 値推定を行う．

各画素 xi における γ 値 γ̃xi と，そのときの指標値

3. 1. 1 合成背景画像の作成

L(xi , γ̃xi ) を M 個 取 得 す る ．例 と し て ，図 5 に ，

入力画像 I から前景部分を取り除くために，3. 2 で

γ = 1.0 の入力画像における指標値 L の分布を示

述べる LABM を適用して，物体検出画像 O, 推定背す．ここで，縦軸は指標値 L，横軸は対応する最大固3電子情報通信学会論文誌 2020/10 Vol. J103–D No. 10
30

0.3

55
80
120

40
120

90 B

90

λ2 +λ3
λ1

100

指標値𝐿:

70

0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0
0 010

60
60
30

R

70

55
80

Fig. 2

100

100

λ1

300

400

500

図 5 指標値と λ1 の分布図
distribution of index value L and eigenvalue
λ1Fig. 5G20040

図 2 リニア画像の背景画素の RGB 分布
RGB distribution of the background pixel oflinear images

画像が暗くなり，最も重要な固有値 λ1 も小さくなる．
したがって，γ 値が大きい場合には，呼応して指標値

L は小さくなり信頼性が低くなる．よって小さすぎる
130

160

87

λ1 (x, γ) の画素は削除する必要がある．また，合成背

114
142
175

101
175

景画像は完全に移動物体を除去しているわけではな
く，背景の揺れによる他の背景色や物体色を含む場合もある．そのような画素では，共分散が大きくなり，

150 B

150

124
124
87

130
142

きすぎる λ1 (x, γ) の画素も削除する必要がある．そこ
で，最大固有値 λ1 に下限 T1 と上限 T2 を設定して，

T1 ≦ λ1 (x, γ) ≦ T2 を満たす画素のみを選別する．

160

R 114

結果として λ1 も大きくなってしまう．そのため，大また，背景画素が直線上に分布する場合，前節に述G

べたように指標値 L が 0 に近くなる．そこで，大きす101

ぎる指標値を持っている画素も削除する必要がある．

図 3 γ 補正画像の背景画素の RGB 分布
Fig. 3 RGB distribution of the background pixel ofgamma corrected images

そこで，上限値 T3 を設定して，λ1 の制限に加えて，

L(x, γ) ≦ T3 も満たす画素のみを選別する．
以上のようにして外れ値を除去したあと，画像全体

70

100

30

の γ̃ を，候補画素の γ̃xi から Γ への投票により決定

55
80
120

40
120

𝝀𝟏

𝝀𝟐

する．投票結果の上位 K 個から，以下の式を用いて投票数に応じた重み付き平均により推定を行う．
K
∑

𝝀𝟑

90 B

90

60
60
30

重心

R

70

55
80

Fig. 4

100

γ̃ =

ni γi

i=1
K

∑

(n1 ≧ n2 ≧ · · · ≧ n#Γ )

(3)

ni

i

ここで，ni はビン i の投票数，γi はビン i に対応する
G

40

図 4 共分散行列の固有値
Eigenvalue of covariance matrix

γ 値，#Γ は，候補値の集合 Γ の要素数を表す．本論
文では，K = 5 とし, Γ は 3. 1. 2 で定義したものと同一で #Γ = 21 である．

3. 2 Layered Adaptive Background Model(LABM)

有値 λ1 である．
このときに，逆 γ 補正の γ 値が大きい場合は入力
4

提案手法 IGLABM の一部である LABM (LayeredABM) について説明する．LABM は従来手法 ABM

論文／ブラインドγ値推定と複数明るさ可変背景を用いた屋外物体検出るかを示している尤度とも考えることができる．ABMの重み wi を用いて背景尤度とし，背景モデルリスト

画素の⼊⼒

を背景尤度の大きい順に並び替えた ABM の中から
式 (5) を満たす上位 c 個の ABM のみを用いる．この(3.2.1) 識別に利⽤する
背景モデルの決定処理により尤度の低い ABM は使用されなくなり, 背景推定の精度の向上が図れるのと, 新しく追加された

ABM[3]ABM はまだ信頼度も低いのですぐには背景として使明るさパラメータの推定

用しないようにすることができる．
(3.2.2) 背景と移動物体
の識別

1 ∑
1 ∑
wik < T4 ≦wik (wi1 ≧ · · · ≧ wic )Z
Z

背景成分の更新

c−1

c

k=1

k=1

(5)
(3.2.3) 背景モデルの更新(3.2.4) 背景モデルリストの再構成

ここで，Z は混合重みの正規化係数，T4 は物体抽出に使用する ABM の混合数を決定するためのしきい値で図 6 LABM の流れ図
Fig. 6 System flow of LABM

ある．本論文では，T4 = 0.9 とした．

3. 2. 2 背景と物体の識別
時刻 t において入力画像 I の位置 x の画素が，背を複数持たせることによって，草木の揺れといった背景 (B) か前景 (F ) かのベイズ決定則は，以下のよう

景変動に対応した手法である．基本的な考え方は，混になる．

合正規分布を利用した背景モデル [11] と同様である
が，混合正規分布の平均や分散の推定に ABM を利用R=する点が大きく異なる．すなわち，混合正規分布を使

p(x, t|I, B)p(B)p(B|x, t, I)=
p(F |x, t, I)
p(x, t|I, F )p(F )(6)用する従来手法では，個々の正規分布が影の影響や背背景と前景に関して事前知識が無いので，背景と前景変動，照明変動をそれぞれモデル化しているのに対景の事前確率密度は等しく p(B) = p(F )，前景は一し，我々の提案手法は，影の影響や照明変動を ABM様分布 p(x, t|I, F ) = cF を仮定する．以上の仮定とで表現・吸収し，背景変動を混合正規分布で表現しよ

p(x, t|I, B) ∼ p̂(x, t|I) から，背景の決定則は以下のうとしている点で考え方が大きく異なっている．

ように変形できる．

{

提案手法では，画像 I の画素位置 x が時刻 t において背景である確率密度 p(x, t|I) を以下のように近似

O(x, t) =して推定する．

(7)

ここで，T5 (= R · cF ) は物体と背景を分離するため

p̂(x, t|I) =C∑

1（物体） p̂(x, t|I) < T50（背景） p̂(x, t|I) ≧ T5のしきい値である．本論文では，T5 = e−0.9 を使用

wi (x, t)N (I(x, t); Ei (x, t), σ̂i2 (x, t)I3 )

i=1

(4)

した．

3. 2. 3 背景モデルの更新
3. 2. 2 で画素が背景であると識別された場合に ABMを更新する．ここで，入力に対して全ての ABM を

ここで，C は ABM の混合数，wi は混合重み，Ei は i更新するのではなく，最も高い確率密度を出している

番目の ABM の推定背景画像，σi2 は i 番目の ABM が

ABM のみを更新する．その理由は，各 ABM が背景推定している背景画素の分散で，I3 は 3 次の単位行列の揺れによる背景をそれぞれモデル化しており，現在を表す．本論文では，C = 6 とした．LABM (Layered

観測されている画素はその背景のどれか一つだけだか

ABM) の処理の流れを図 6 に示す．

らである．ABM の更新は従来手法 [3] と同一である．

3. 2. 1 識別に使用する背景モデル数の決定

その後，全ての ABM の重み wi を更新する．重み wi

混合重み wi は，i 番目の ABM がどの程度背景であの更新手法は，従来手法 [11] と同様に行う．
5

電子情報通信学会論文誌 2020/10 Vol. J103–D No. 10

Table 1Tree

表 1 真の γ 値の推定値
Estimation results of true γ values
DatasetTree
Flag
Dataset3
camera1
Fountain01
Fountain02
Canoe
Boats
Overpass
Fall
Backdoor
BusStation

Flag

図 7 リニア画像データセット：Tree & Flag
Fig. 7 Examples of the Tree and Flag datasets

3. 2. 4 背景モデルリストの再構築
3. 2. 2 で対象画素が物体と識別された場合，背景尤真の γ 値
1.00
1.00
0.80
0.50
1.80
0.90
1.10
1.50
2.00
1.00
1.00

度が低い背景モデルを棄却し，新たな背景モデルを構築する．背景モデルリストの中から，背景尤度が一番低い ABM を棄却し，入力画像 I(x, t) を使用して新による草木の揺れ，旗のはためきといった周期的な背しい ABM を作成する. そのとき新しく作成された

景変動が含まれている．“Tree”， “Flag” の例を図 7

ABM の重み wi の初期値は小さくしておく．これはに示す．

新しい物体が観測されたときには, 移動物体なのか, 草また γ 値が未知の画像データセットとして，

木の揺れによる背景変動なのかをすぐには判別でき

PETS2001 [26]，CDW-2012 [27] から，ABM の前提条ないため, 尤度の低い背景モデルとして背景モデルリ件である屋外で連続撮影された昼間の画像データセット

ストに追加するためである．もし，背景であれば定期を使用した．具体的には，PETS2001 より，“dataset3

的に観測されるので尤度が上昇し，背景モデルとして

testing camera1”，CDWS-2012 より，Dynamic Back-

利用されるようになる．一方移動物体の場合は，尤度

ground カテゴリの “fountain01”, “fountain02”, “ca-は上昇しないので，いずれ背景モデルリストから外れnoe”, “boats”, “overpass”, “fall”, Shadow カテゴリて，背景モデルとして利用されないようになる．なお，から， “backdoor”, “busStation” を使用した．なお，

実験では，重み wi の初期値を従来手法 [11] と同様に

これらのデータセットは γ 値が未知であるため，真wi = 0.002 とした．

の γ 値を推定する必要がある．本論文では，ABM が3. 2. 5 LABM の初期化

γ = 1.0 のときに最も高い性能を出すという性質を利ここで，LABM の初期化について説明する．LABM

用して，様々な γ 値で画像データセットに逆 γ 補正

は起動時に全てのハイパーパラメータの設定を行い，を施し，その画像データセットに ABM を適用した結画像の重み，ABM を全て 0 で初期化する．次に，最果，最も性能が高かった γ 値を真の γ 値の推定値とし初の入力画像が LABM に与えられたときに画像のサて利用した．表 1 にその推定値を示す．

イズが確定するので，ここでレイヤ数 C 分の ABM の4. 2 合成背景を作成する有効性の検証

画像領域の確保が行われる．このときに，最初のレイ
ヤの ABM は入力画像を背景として全画素を入れ替え提案手法のブラインド γ 値推定を行う前に，合成背景を生成することの有効性を実験により検証する．

て，重みとして wi を設定する．以降は，この節で説明

それぞれの画像データセットには真値となる物体検したアルゴリズムで背景の各画素が更新されていく．

出の結果画像が含まれているが，各画像データセット

4. 評 価 実 験には真値のある入力画像までに，背景のオンライン学
習が可能なようにリード部分の画像列が先頭から存在

4. 1 評価用データセットの概要している．本実験でもこのリード部分の画像列を使用

提案手法の性能を評価ために，γ 補正をオフにした

して，ブラインド γ 推定を行う．画像のリード部分の工業用カメラ（POINT GREY FL2-08S2C）で撮影

長さは，各画像データセットによって異なるために，した２つのリニア画像データセット “Tree” と “Flag”

評価のためにはこれを揃える必要がある．そこで，各を用意した．これらのリニア画像データセットには，

画像データより先頭フレームから人物領域の真値フ雲などによる照明変動，移動物体と移動物体の影，風レームまでの間（リード部分）の画像列から無作為復6

論文／ブラインドγ値推定と複数明るさ可変背景を用いた屋外物体検出1.2
合成背景画像
⼊⼒画像
γ 0.8

R

値
推
定
平
均
誤 0.4
差

0
0 00.01 0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

𝑇!
図 8 “Flag” の画素位置 (101,363) とその位置における画素の分布
Fig. 8 Position and distriubtion of pixels at (101,363)
in “Flag”

図 9 IGLABM による推定 γ 値推定平均誤差
Fig. 9 Accuracy of gamma estimation

0.38
0.38
γ
値
0.29 推
定
平
均
0.19
誤
20
差

元抽出を行い画像 100 枚をそれぞれの画像データセッ
トで用意した．
この画像 100 枚から，各 γ ∈ Γ で逆 γ 補正画像を入力画像とし，入力画像から作成した合成背景画像を利用してブラインド γ 値推定を行った．このときの“Flag” の位置 (101, 363) における γ = 0.8, 1.0, 2.5

0.19のときの，画素の分布を図 8 の下部に示す．また，図

10

700

8 の上部に赤で囲んだエリアの中心部分が (101, 363)

T2を示している．なお，図の各画素値は平均が原点にくるように平均を引いてある．このときの指標 L の値は

15
1000

図 10

それぞれ 0.045, 0.038, 0.065 であった．γ = 1.0 のと

400

T1

100 5

T3 = 0.05 のときの T1 , T2 による γ 値推定平均
誤差

きに最も指標 L が小さくなっている．
さらに，γ 値推定の比較結果を図 9 に示す．横軸はを図 10 に示す．この図より，T1 = 10, T2 = 400 のと指標値 L のしきい値 T3 ，縦軸は γ 値推定の平均絶対誤

きにγ値推定平均誤差が最小値をとることが分かる．

差である．γ 値の推定値は他のしきい値 T1 , T2 によっ

以降，本論文の他の実験では，この実験で得られた最ても変化する．この評価実験では，M = 400 に固定

適パラメータ値 T1 = 10, T2 = 400, T3 = 0.05 を使用

し格子状等間隔にサンプルした．また T1 の値を，5，した．

10，15，20，T2 の値を，100，200，300，400，500，

4. 3 推定点数によるγ値推定誤差の評価

1,000 に設定した．これによる推定誤差の結果も図 9

3. 1. 3 節で説明したように，提案手法は画像中の Mに示している．図 9 より，入力画像より，合成背景画

点を使用してγ値を推定するため，選ばれた点は背景像を使用したほうが γ 値の推定精度が高いことが分かである必要がある．M が小さい場合は理想的な背景画

る．これより，入力画像から物体を除去した合成背景

素をサンプルする可能性が低くなり，M が大きい場合画像を作成するという提案手法の有効性が検証できた．

は物体領域をサンプルする可能性がある．そこで，本さらに，図 9 より T3 = 0.05 のときに最小値になっ実験では M を 5×5 (25 点), 10×10 (100 点), 20×20ているが，このときの T1 , T2 によるγ値推定平均誤差(400 点), 40×40 (1600 点), 80×80 (6400 点) に設定
7電子情報通信学会論文誌 2020/10 Vol. J103–D No. 10
表2

値を，公開されていないパラメータに関してはソース

M の値によるγ値推定平均誤差

M (X×Y)
γ値推定平均誤差

5×5
0.48

10×10
0.45

20×20
0.19

40×40
0.38

80×80
0.29

コードのデフォルト値を使用した．また，手法を公平に評価するために，孤立点除去などのモルフォロジー
処理を後処理として行っているソースコード（ 2）に対し

表 3 IGLABM と他手法による推定 γ 値の比較
Table 3 Absolute estimation error of gamma values
DatasetTree
Flag
Dataset3
camara1
Fountain01
Fountain02
Canoe
Boats
Overpass
Fall
Backdoor
BusStation
Average

IGLABM
0.05
0.17

MV-Gamma
1.10
0.10

BIGC
2.14
0.36

0.07
0.30
0.38
0.25
0.37
0.06
0.04
0.33
0.10
0.19

0.10
0.30
1.00
0.20
0.00
0.70
0.90
0.10
0.20
0.43

1.69
2.58
0.53
0.12
0.30
0.84
0.69
0.55
1.07
0.99

ては，その処理の直前の画像で評価を行った．また，
物体検出の精度評価方法には CDW-2012 と同様の方法（ 3）で計算した F 値を用いた．
表 4 に人物検出結果の F 値を示す．表中の左側 5
手法が画素ベースの手法で，右側 4 手法が領域ベースの手法である．表 4 に示すように，モルフォロジー処理のような後処理を行わない場合には，IGLABM は，
画素ベースの手法だけでなく領域ベースの手法を含めて，他の背景差分法と比べて高い平均性能を示しており，提案手法の有効性を確認できた．
また，我々以外の他手法の中で，人物検出結果の平均性能が高い上位 4 つの手法の実験結果の一部を図11,12 に示す．図 11,12（ 4）より，IGLABM は他の背景
し，格子状等間隔にサンプルして，提案手法のγ値推差分法に比べ，旗のはためきと人の重なりや波の揺れ

定平均推定誤差を評価した．

などの背景変動を物体や背景として，より正確に認識推定結果を表 2 に示す．結果より，20 × 20 (400 点)が最も良い精度であった．以降，本論文の実験には

M = 20 × 20 = 400 を使用した．

できていることがわかる．
表 5 に，参考として CDW-2012 から引用した他手法の F 値の値を示す [27]．この表の CDW の値と，4. 4 提案手法と他手法の γ 値推定精度の比較

SOBS や PAWCS での我々の結果（表 4）の値とを比較提案手法における γ 値推定の有効性を検証するた

すると，モルフォロジー処理は “fountain01”, “foun-

め，他手法による γ 値推定精度を比較検証した．使用

tain02”, “canoe”, “boats”, “overpass” など小さい領

した画像データセットは，前節の実験と同様である．

域で変化の激しいときに誤識別したもの（孤立点）を比較手法として，提案手法と同様に環境光や撮像装置除去する効果が高いが，“busStation” のような変化がに関する情報がない場合でも，γ 値推定が可能なブラ少ない画像には効果があまりないことも判る．前景領

インド γ 推定手法を用いた．実験で比較する手法とし域を取り囲むようにあるソフトシャドウを F 値に組みて，MV-Gamma [22]，BIGC [23] を用いた．

入れない CDW-2012 の評価方法は前景領域を 3 × 3

それぞれの手法で推定した γ 値と真の γ 値の推のモルフォロジー処理で縮小拡大しても F 値に影響し定値との絶対誤差の結果を表 3 に示す．表 3 より，ないのでこのようなことが起きていると推定される．

IGLABM の絶対誤差の平均が一番小さいことから，提案手法である IGLABM の γ 値推定の有効性を確認
した．

4. 5 提案手法と他手法による物体検出精度の比較

5. ま と め
本論文では，従来手法 ABM の問題であった草木の揺れといった周期的な背景変動および，γ値が未知提案手法である IGLABM の有効性を検証するたの画像に適応できない点に対応した手法 IGLABM をめ，他手法との物体検出精度を比較検証した．比較に提案した．IGLABM と他手法を比較することで，γは IGLABM と同じ画素ベースでの背景差分法である

値推定精度および，物体検出精度で高い性能を示し，MOG [10], MOG2 [11]，SOBS [12] と，領域ベースの背景差分法である GMG [13]，ViBe [15]，PBAS [16],PAWCS [17] を用いた．実験には，OpenCV または，
CDW-2012 か ら 入 手 し た ソ ー ス コ ー ド を 利 用 し ，CDW-2012 で公開されているパラメータにはその
8（ 2）：ViBe,SOBS,PAWCS（ 3）：調整されたパラメータ１セットのみ使用する．真値画像で背景と影になっている領域を背景とし，ソフトシャドウや評価対象外領域は評価に入れない F 値計算方法.
（ 4）：下側の真値画像の灰色はソフトシャドウや境界領域を表し，CDW2012 の評価方法では F 値の算出には入らない領域である．

論文／ブラインドγ値推定と複数明るさ可変背景を用いた屋外物体検出
表 4 IGLABM と他手法による F 値比較
Table 4 Comparative analysis of F1 -score
MethodDatasetTree
Flag
Dataset3
camara1
Fountain01
Fountain02
Canoe
Boats
Overpass
Fall
Backdoor
BusStation
Average

入力画像

真値画像
Fig. 11

入力画像

IGLABM
0.91
0.72

SOBS
0.83
0.41

GMG
0.71
0.44

Region based
ViBe PBAS PAWCS
0.87
0.84
0.85
0.49
0.62
0.49

0.48
0.06
0.54
0.88
0.46
0.61
0.23
0.76
0.74
0.56

0.07
0.04
0.39
0.38
0.10
0.47
0.18
0.76
0.81
0.40

0.62
0.04
0.37
0.19
0.14
0.49
0.16
0.91
0.68
0.43

0.53
0.09
0.68
0.75
0.22
0.68
0.43
0.78
0.69
0.56

0.60
0.09
0.63
0.48
0.11
0.52
0.55
0.84
0.49
0.54

IGLABM

0.31
0.04
0.28
0.61
0.17
0.55
0.34
0.72
0.64
0.46

PAWCS

IGLABM

0.50
0.18
0.48
0.76
0.24
0.73
0.57
0.86
0.86
0.59

PBAS

ViBe

PAWCS

PBAS

ViBe

図 12 Canoe (frame No. 510, 962) における抽出結果の比較
Comparison of extraction results in “Canoe” (frame numbers 510, 962)

IGLABM の有効性を検証した．

化研究拠点支援事業の助成を受けたものである．
文

今後の課題としては，IGLABM の各種パラメータの調整方法の自動化や IGLABM のリアルタイム推定[1]

Conf. Pattern Recognit., pp.2436–2441, Stockholm,

本 研 究 の 一 部 は ，総 務 省 SCOPE (No.

172308003)，お よ び JSPS 科 研 費 JP17K00238,
JP18H04114，文部科学省による Society 5.0 実現

献

I. Setitra, and S. Larabi, “Background subtraction algorithms with postprocessing: A review,” Proc. Int.

化や領域ベースの手法への拡張などがあげられる．
謝辞

0.67
0.39
0.77
0.02
0.07
0.53
0.81
0.90
0.53
0.56

図 11 Flag (frame No. 123, 528) における抽出結果の比較
Comparison of extraction results in “Flag” (frame numbers 123, 528)

真値画像
Fig. 12

0.52
0.10
0.69
0.85
0.37
0.63
0.53
0.81
0.70
0.62

Pixel based
ABM MOG MOG2
0.90
0.88
0.84
0.50
0.70
0.63

Sweden, Aug. 2014. DOI:10.1109/ICPR.2014.421[2]

S. K. Choudhury, P. K. Sa, S. Bakshi, and B. Majhi, “An evaluation of background subtraction for ob-

9電子情報通信学会論文誌 2020/10 Vol. J103–D No. 10

Table 5

表 5 他手法の CDW-2012 での値
F1 -scores of existing methods at CDW-2012
Pixel based
MOG2 SOBS
0.08
0.11
0.79
0.86
0.89
0.94
0.75
0.81
0.87
0.85
0.42
0.29
0.63
0.83
0.79
0.82

MethodDatasetFountain01
Fountain02
Canoe
Boats
Overpass
Fall
Backdoor
BusStation

1-4615-0913-4_11[11]

Region based
PBAS PAWCS
0.42
0.78
0.94
0.94
0.36
0.94
0.72
0.84
0.79
0.96
0.87
0.91
0.88
0.95
0.86
0.87

Z. Zivkovic, “Improved adaptive Gaussian mixture
model for background subtraction,” Proc. Intl. Conf.
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Based Surveillance Systems,

10

based

on

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on

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Bilodeau

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based

on

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2015

IEEE

Winterword
Conf.

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of

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M. Mahamdioua and B. Mohamed, “New mean-論文／ブラインドγ値推定と複数明るさ可変背景を用いた屋外物体検出
variance gamma method for automatic gamma cor-

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（平成 xx 年 xx 月 xx 日受付）

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2004 IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recog-

2018 年 鳥取大学工学部知能情報工学科

nit., pp.II-II., Washington, DC, USA, June 2004.

卒業．2019 年 鳥取大学大学院持続性社会

DOI:10.1109/CVPR.2004.1315266

創生科学研究科工学専攻博士前期課に在K. Sakamoto, H. Yoshimura, M. Nishiyama and Y.

学中．

Iwai, “GLABM: gamma corrected layered adaptive
background model for outdoor scenes,” Proc. IEEE
7th Global Conf. Consumer Electronics, pp.66–67,
Nara, Japan, Oct. 2018. DOI:10.1109/GCCE.2018.8574717
[26]

[27]

吉村 宏紀

D. Youngand and J. Ferryman. “PETS metrics: on-（正員）

line performance evaluation service,” Proc. IEEE Int.

1993 年鳥取大学工学部知能情報工学科

Workshop on Vis. Surv. and Perf. Eval. of Tracking

卒業．1997 年鳥取大学大学院工学研究科

and Surv., pp.317–324, Beijing, China, Oct. 2005.

博士後期課程情報生産工学専攻修了．博士

DOI:10.1109/VSPETS.2005.1570931(工学)．現在鳥取大学大学院工学研究科情N. Goyette, P.-M. Jodoin, F. Porikli, J. Konrad, and報エレクトロニクス専攻，助教．画像，音P. Ishwar, “Changedetection.net: A new change detection benchmark dataset,” Proc. 2012 IEEE Conf.

声信号処理の研究に従事. 電気学会，情報処理学会会員．

Comput. Vis. Pattern Recognit. Workshop, pp.1–8,
June 2012. DOI:10.1109/CVPRW.2012.6238919

西山 正志

付

録

（正員）

2000 年 岡山大学工学部情報工学科卒業．
2002 年 同大大学院博士前期課程了．同年

1. 明るさ可変背景モデル（ABM）[3]

株式会社東芝入社．同社研究開発センター

この節では，明るさ可変背景モデルについて簡単にを経て，現在鳥取大学大学院工学研究科准説明する．詳しくは参考文献を参照されたい．屋外に教授．2011 年 東京大学大学院学際情報学
府にて博士（学際情報学）を取得．カメラ

おいて，雲の影響による急激な明るさ変化が起きている際に観測される物体の反射色について考える. 短時
間では環境光及び太陽直射光 (以下，直射光と記述すを用いた人物認識を始めとするパターン認識およびインタラク
ションの研究に従事．山下記念研究賞など受賞．電子情報通信学会，情報処理学会各会員．

る) の色度の変化は小さいことから，これを無視すると，時刻 t において画素 x で観測される物体色 Y (x, t)

岩井 儀雄

は，環境光成分 Xe (x, t) と直射光成分 Xd (x, t) から（正員）

1992 年 (平成 4 年) 大阪大学基礎工学なると考えられる．雲は白〜灰色の無彩色をしており，

部情報工学科卒業．1997 年 (平成 9 年) 大

このことから特定の色だけを吸収することがないと思阪大学大学院基礎工学研究科博士課程後期

われる．そこで，光が雲を通過する前後では光のスペ修了．同年同大学院助手．2003 年 (平成15 年) 同大学院助教授．2004 年 (平成 16

クトル分布に変化がないと仮定し，直射光が雲を通過

年)5 月〜2005 年 (平成 17 年)3 月英国ケするときにだけ明るさが変化すると考えれば，雲の影

ンブリッジ大学客員研究員．2007 年 (平成 19 年) 同大学院

響により明るさが変化しているときに観測される物体

准教授．2011 年 (平成 23 年）鳥取大学大学院工学研究科教授．コンピュータビジョン，パターン認識の研究に従事．博士

色は以下の２色性反射モデルで説明できる．

（工学）．

E(x, t) = Xe (x, t) + k(x, t)Xd (x, t)(A·1)

式 A·1 において，k(x, t) (0 ≦ k ≦ 1) は混合率を表す．この混合率 k(x, t) を明るさパラメータとして，
11