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つの問題を取り上げる．まず，観測の部分性が顕著な例として，複数の物体の間に生じるオクルージョンに着目する．オクルージョンとは，カメラに対して，手前の物体が後方の物体を遮蔽する現象であり，時系列画像解析を妨げる主要因として知られている．オクルージョンが生じる場合，遮蔽された領域に関する観測情報が得られないという問題が生じる．また，画像上で複数の物体のオーバーラップが生じ，観測情報の解釈が困難になるという問題も生じる．本論文では，多視点観測による複数物体の追跡（トラッキングとも呼ぶ）を課題として取り上げる．この課題に対して本研究では，物体間のオクルージョンに対して頑健な追跡を実現するために，物体間のオクルージョンを含めた観測過程を陽にモデル化し，オクルージョンの構造と物体の状態（位置や姿勢）を同時に推定するという方法を提案する．この方法では，各々の視点からどの物体が見えていて，どの物体が隠れているかというオクルージョンの空間構造が陽に記述され，物体追跡の問題は，このオクルージョンの空間構造についての多重仮説の生成・検証，及び，物体の状態の事後確率分布の推定という2 つの問題からなる再帰的ベイズ推定法として定式化される．この方法は，オクルージョンに起因する物体の配置や状態の不確定性を推定することができるため，多様にオクルージョンが変化する状況においても，安定した物体追跡を行うことができる．人工データ，及び，実データを用いた実験を行い，その結果，一時的に全ての視点においてオクルージョンが発生している状況においても，頑健に追跡が継続できることを確認する．", "subitem_description_language": "ja", "subitem_description_type": "Abstract"}]}, "item_12_description_5": {"attribute_name": "内容記述", "attribute_value_mlt": [{"subitem_description": "名古屋大学博士学位論文 学位の種類（情報科学）（課程）学位授与年月日；平成19年3月23日", "subitem_description_language": "ja", "subitem_description_type": "Other"}]}, 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