＜１－研究の目的と背景＞
近年、計算機およびテレビカメラ等映像機器の性能向上化が進み、従来より研究が進められてきた計算機による画像認識技術が、様々なところで利用される状況が整ってきている。我々の研究室では『人間とコンピューターが自然かつ自在にコミュニケーションをとれる環境』システム構築を長期目標として、研究開発をおこなっている。この研究を、親和的情報空間（FICS: Friendly Information Cyber Space）と呼ぶ。 本研究ではシーン中に出現した移動物体が視野内から逸脱しないように追跡する、移動物体追跡エージェントの開発を目標におき、実験室内に設置されたアクティブカメラによる画像に背景差分を行い、カメラ視野内の移動物体の位置を検出し、移動物体を視野の中央に捉えるようアクティブカメラの方向を制御することにより追跡するプログラムの開発を行った。
＜２－処理の流れ＞
開発したプログラムの処理の流れを以下に示す。 まず、アクティブカメラの初期位置から順次、移動物体検出時のカメラの移動位置を複数ヶ所定めて、移動制御のパラメータをキャリブレーションにより求め記憶しておく。またこの各移動位置における背景画像を用意しておく。プログラム起動後は取り込んだ画像とこの位置に対応した背景画像との差分をとる。次に、この差分された画像を実験時に定めたしきい値で2値化し、得られた変化領域の重心を求める。この重心位置にもっとも近い既定のカメラ位置にカメラを移動する。これを繰り返すことにより移動物体の追跡を行う。
＜３－環境＞
- アクティブカメラ Canon VC-C4
- PC Pentium3(1GHz) (Windows2000)
- 画像入力ボード Matrox MeteorⅡ
情報棟2Fの実験室において、天井、PC前の2ヶ所のカメラを用い、追跡の実験を行った。移動位置は１つの画像に対し９点ずつ定めた。
＜４－実験結果および考察＞
図１、２にPC前に設置したカメラを用いて2F実験室で行った実験結果の例を示す。
図１ 人物出現時
図２ 追跡後図１で視野内に人物（移動物体）が出現し、その人物部分に赤い四角形が表示されている。この四角形の中心が重心位置である。この重心位置に応じて、図２では重心位置がほぼ中央になるようにカメラの向きを移動させている。追跡開始後に背景が変化しなければ、この処理を反復実行することで追跡を行う事ができた。
＜５－まとめ＞
視野内に出現した移動物体を追跡するプログラムの試作を行い、実験室で評価実験を行った結果、追跡開始後の背景変化が発生しない場合には、実験室内での移動物体の追跡が可能であることを確認した。