[論文レビュー] Optically lightweight tracking of objects around a corner

Jonathan Klein, Christoph Peters+3 more|arXiv (Cornell University)|Jun 3, 2016

Advanced Optical Sensing Technologies参考文献 26被引用数 45

ひとこと要約

本稿では、超高速検出器や特殊な光源を必要とせず、標準の2次元カメラとレーザーポインタのみを用いて、障害物の向こう側の物体をリアルタイムで追跡する光学的軽量な手法を提示する。光の伝搬を逐次シミュレートし、最小二乗コスト関数を最小化する分析・合成（analysis-by-synthesis）の枠組みで問題を定式化することで、間接的な拡散反射を通じて物体の並進と回転をリアルタイムで追跡することが可能になった。

ABSTRACT

The observation of objects located in inaccessible regions is a recurring challenge in a wide variety of important applications. Recent work has shown that indirect diffuse light reflections can be used to reconstruct objects and two-dimensional (2D) patterns around a corner. However, these prior methods always require some specialized setup involving either ultrafast detectors or narrowband light sources. Here we show that occluded objects can be tracked in real time using a standard 2D camera and a laser pointer. Unlike previous methods based on the backprojection approach, we formulate the problem in an analysis-by-synthesis sense. By repeatedly simulating light transport through the scene, we determine the set of object parameters that most closely fits the measured intensity distribution. We experimentally demonstrate that this approach is capable of following the translation of unknown objects, and translation and orientation of a known object, in real time.

研究の動機と目的

• 超高速時間飛行計測ハードウェアに依存せずに、遮蔽領域に存在する物体を検出する課題に取り組む。
• 超高速検出器や狭帯域光源を一切使用せず、標準の2次元カメラとレーザーポインタのみを用いて、未知または既知の剛体物体のリアルタイム追跡を可能にする。
• バックプロジェクションに基づく手法の限界を克服するため、逆問題を暗黙の最適化タスクとして定式化する。
• 日常的に入手可能な光学ハードウェアを用いた非視線領域センシングの実用的妥当性を示す。

提案手法

• シーンの仮説を逐次的に精緻化することで観測された強度分布に一致させる、分析・合成アプローチとしての追跡問題の定式化。
• ラムベール面反射を仮定した3パス間接光伝搬（壁–物体–壁）を高速にシミュレートする、GPUアクセラレートされたレンダラの使用。
• シミュレートされた強度分布と測定されたカメラデータを比較する最小二乗コスト関数を定義し、その差を最小化することで物体の姿勢を推定する。
• 観測画像をレーザーONとレーザーOFFの測定値の差としてモデル化し、事前に推定された背景を差し引くことで、動的物体の寄与を分離する。
• 物体を除去した状態で300枚の差分画像を取得し、その平均を取ることで背景反射を推定し、入力信号のノイズを低減する。
• 計算効率を向上させるために画像を160×128ピクセルにダウンサンプリングし、検出可能な低周波数強度変調を保持する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 超高速検出器や狭帯域光源を一切使用せず、標準の2次元カメラとレーザーポインタのみを用いて、未知の物体をコーナーの向こう側でリアルタイムで追跡することは可能か？
• RQ2 光伝搬シミュレーションに基づく分析・合成アプローチは、非線形の逆問題である非視線領域センシングを解くためにどれほど有効か？
• RQ3 3パス拡散反射の設定において、物体の運動が引き起こす強度変調の検出感度はどの程度か？
• RQ4 間接反射からの強度測定のみを用いて、物体の並進と回転をどれほど正確に推定できるか？

主な発見

• 本システムは、標準のカメラとレーザーポインタからのみの強度測定を用いて、未知の物体の並進をリアルタイムで追跡に成功した。
• 高速なGPUアクセラレート光伝搬シミュレーションと最小二乗コスト関数の効率的最適化により、本手法はリアルタイム性能を達成した。
• シミュレートされた強度分布と観測された分布の差を最小化することで、既知の物体の並進と回転の両方を追跡可能である。
• 300フレームにわたる平均化された背景推定を用いることで、ノイズや背景の変動に対して本手法が頑健であることが実証された。
• 時間分解能測定や特殊な光学部品を必要としないため、実世界への展開に実用的である。
• 合成シミュレーションにより、物体の運動が壁面に測定可能な強度変調を引き起こすことが確認され、間接光伝搬によるポーズ変化の検出可能性が裏付けられた。