パーティクルフィルタの基礎と人物追跡、自己位置推定への応用

物体追跡の定番的手法となっているパーティクルフィルタについて、概説します。 　カメラ映像中の物体を追跡する基本的な仕組みから始め、AdaBoost識別器と併用した人物頭部の追跡手法や、レーザ測域センサを用いた人物追跡手法について、説明します。 　また、レーザ測域センサを用いた移動ロボットの自己位置推定への応用についても紹介します。

1. パーティクルフィルタによる物体追跡の基礎
   1. パーティクルフィルタの仕組み
   2. パーティクルフィルタの仮説生成と尤度評価
   3. GPUによる尤度評価の並列化
2. パーティクルフィルタと識別器を用いた人物追跡
   1. AdaBoost識別器の概要
   2. 識別器を用いたパーティクルフィルタの尤度評価
   3. 複数カメラを用いた3次元人物頭部追跡
3. パーティクルフィルタによる移動ロボットの自己位置推定
   1. レーザ測域センサを用いた距離データの取得
   2. 尤度評価のための確率密度分布に基づく地図の作成
   3. パーティクルフィルタによる移動ロボットの自己位置推定