覚え書きブログ

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群衆カウントの論文

とりあえず論文のリンク
http://www.ee.cuhk.edu.hk/~xgwang/papers/zhangLWYcvpr15.pdf
https://arxiv.org/pdf/1608.06197.pdf
http://dl.acm.org/citation.cfm?id=3007745&CFID=767020407&CFTOKEN=78719804

群衆シミュレーションの覚え書き

最近、データドリブンな群衆シミュレーションの研究が盛んに行われているようだ。どんな論文があるのか軽く調べてみたが、ほとんどがUniversity of North CaliforniaのGAMMAというグループの論文で、毎年発表しているようだ。
http://gamma.web.unc.edu/
http://gamma.cs.unc.edu/REACH/CrowdT/

  • Efficient Trajectory Extraction and Parameter Learning for Data-Driven Crowd Simulation, A. Bera et al., Graphics Interface 2015

http://gamma.cs.unc.edu/REACH/GI/
http://gamma.cs.unc.edu/REACH/GI/GI15Bera.pdf
https://www.youtube.com/watch?v=fgCTkU4P7PI
Particle filter trackerを用いてonling に人物追跡をして、歩行者のRVOという衝突しない2次元上の座標を求めるダイナミクスのパラメータ(comfort speed, neighbor distance, radius, agent time horizon, obstacle time horizon)を推定する。そして、CGシミュレーション上で歩行者を動かしながらsmoothnessパラメータを最適化する。該パラメータは、particle filterの人物追跡にもfeedbackされ、noisyな人物追跡改善することにも寄与している。
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  • Interactive Crowd Content Generation and Analysis using Trajectory-level Behavior Learning, S. Kim, A. Bera et al., IEEE International Symposium on Multimedia 2015

http://gamma.cs.unc.edu/PDL/file/main.pdf
この論文は、応用論文(?)で、tracker+crowd simulationで、motion segmentation, anomaly detectionができるという内容。
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  • Interactive and Adaptive Data-Driven Crowd Simulation, S. Kim, A. Bera et al., VR, 2016

http://gamma.cs.unc.edu/DDPD/
http://gamma.cs.unc.edu/DDPD/file/main.pdf
https://www.youtube.com/watch?v=aCVO2urYgrM&feature=youtu.be
提案フレームワークdata-drivenpedestrian dynamics (DDPD)は、KLT trackerを用いて人物追跡をし、歩行者のダイナミクスを推定する「Data-driven Pedestrian Dynamics」と、爆発などのイベントが発生した場合のシミュレーションをするための「Event-based Multi-agent Simulation」から構成されている。歩行者のダイナミクスとしては、現在の二次元上の位置p、速度vおよび目標速度v_prefからなる。似たようなダイナミクスを持つ歩行者をクラスタリングしている。また、画像に歩行者が入る位置の分布をポアソン分布でモデル化し、パラメータをオンラインで推定している。
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  • Online parameter learning for data-driven crowd simulation and content generation, A. Bera et al., Computers & Graphics, 2016

Abstを見る限りでは、「Efficient Trajectory Extraction and Parameter Learning for Data-Driven Crowd Simulation」のジャーナル版かと思われる。
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0097849315001703


Data drivenなcrowd simulationは、2015年後半くらいで一段落し、その後は、以下の軌跡予測に力を入れている模様。2016年、2017年とICRAにて論文が発表されている。メインの著者は群衆シミュレーションと同じAniket Bera氏。

  • GLMP- Realtime Pedestrian Path Prediction using Global and Local Movement Patterns, A. Bera et al., ICRA2016

http://gamma.cs.unc.edu/RCrowdT/GLMP/
http://gamma.cs.unc.edu/RCrowdT/GLMP/Aniket_ICRA_2016.pdf
https://www.youtube.com/watch?v=aIzRpGurfds
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  • Realtime Pedestrian Behavior Learning for Path Prediction and Navigation, A. Bera et al., ICRA2017

http://gamma.cs.unc.edu/PredictCrowd/
https://www.youtube.com/watch?v=37StrvOhDbs

3D-to-2D, 2D-to-3D関連の資料

  • OpenCV: Real Time pose estimation of a textured object

http://docs.opencv.org/trunk/dc/d2c/tutorial_real_time_pose.html

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http://yokoya.naist.jp/paper/datas/1407/SSII%E3%83%81%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%AA%E3%82%A2%E3%83%AB%E4%BD%90%E8%97%A4.pdf

  • 移動カメラ画像からの3次元形状復元・自己位置推定 (SLAM)と高密度な3次元形状復元

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_uri&item_id=98007&file_id=1&file_no=1

http://www.iim.cs.tut.ac.jp/~kanatani/papers/new2views.pdf

  • visual SLAM の歴史1(visual SLAMの誕生)

noshumi.blogspot.jp