発明者

鈴木 航、一戸 紀孝 （高次脳機能分子解析チーム）、竹市 博臣（計算工学応用開発ユニット）

背景

動画中の特徴量の動き、すなわちオプティカルフローの検出では、定型計算を行う勾配法の拘束方程式が不良設定であることから、制約条件として仮定をおく代表的な方法として「Lucas-Kanade法」や「Horn-Schunk法」があります。この技術開発では、生物（霊長類）の視覚システムを念頭に、より少ない仮定で、より広い範囲の動画を対象としたオプティカルフローの計算ができないか、考えました。

概要

VDUNV法（Suzuki et al. 2017）は、任意の自然動画から、少ない仮定で霊長類にとって自然な運動情報を抽出する方法です。この技術開発では、VDUNV法を発展させ、オプティカルフローを求めるアルゴリズムを新たに開発しました。VDUNV法で計算したベクトル場を特徴量とみなし、動画内で次々とマッチングさせる、というものです。

利点

• 任意の動画（人の社会的行動の動画など）に適用可能
• マッチングの候補の制限で実装が簡便化
• 「Lucas-Kanade法」や「Horn-Schunk法」より少ない制限条件
• 学習データ不要

応用

• 医療機器・ヘルスケア（障害の診断および進行・回復の評価）
• 監視システム（動き情報の特徴に基づく対象やイベントの検出）
• 画像システム（機械学習の前処理・匿名化処理）

文献情報

• 1.特願2018-138717
• 2.Suzuki, W, Ichinohe, N, Tani, T, Hayami, T, Miyakawa, N, Watanabe, S, Takeichi, T (2017) Novel method of extracting motion from natural movies, Journal of Neuroscience Methods, Volume 291, Pages 51-60, https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2017.08.006 (9 August 2017)

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