コンテスト概要

今回のアルゴリズムコンテストでは、動き回る物体を撮影した動画像(100フレーム程度)から移動物体を発見し、追跡するアルゴリズムを募集します。 具体的には、下に示すような動画像を入力とし、動画像中で移動している物体を囲む緑色の矩形を動画像中の各フレームで求める処理となります。
input
入力
input
output
出力
クリア

課題レベル

本コンテストでは、CG画像や実画像の違い、照明変化やオクルージョンなどによって以下の3つの難易度を設定しています。 ただし、全てのレベルにおいて動画像の撮影はカメラを固定した状態で行っており、移動物体の数は1つです。

レベル1

レベル1では、複数の物体(移動物体を含む)を任意の背景に合成した動画像を入力として使用します。 そして、初期フレームにおける移動物体の位置と大きさを表す矩形が与えられ、初期フレームにおける移動物体の位置と大きさの情報を用いて追跡を行います。 また、移動物体の大きさの変化、オクルージョン(移動物体の部分的な隠れ)、見えの変化、は含まれません。
level1

レベル2

レベル2では、ビデオカメラを使用して撮影した動画像を入力として使用します。 また、初期フレームにおける移動物体の位置と大きさを表す矩形は与えられません。 よって、動画像中から移動物体を見つけて追跡する必要があります。 また、オクルージョン(移動物体の部分的な隠れ)は含まれませんが、移動物体に大きさの変化や見えの変化が少し含まれます。
level2

レベル3

レベル3では、レベル2と同じビデオカメラで撮影した動画像を入力として使用します。 また、レベル2と同様、初期フレームにおける移動物体の位置と大きさを表す矩形は与えられません。 さらに、本レベルでは、オクルージョン(移動物体の部分的な隠れ)が含まれます。 また、移動物体の大きさの変化や見えの変化は、レベル2と比べて大きくなっています。
level3

審査基準

審査においては、各課題レベルで示したサンプル動画像とは異なる動画像を用います。 また、3つの要素(プログラムの実行結果、処理時間、アルゴリズムの独自性やアイディア)に基づいて総合的に評価します。

1. 出力結果の正確さ

実装していただくアルゴリズムは、動画像の各フレーム内における移動物体を囲む矩形(物体の位置と大きさ)を出力とします。 出力結果の正確さ(精度)は、この矩形がどれくらい正確に移動物体を囲えているかを表す得点を基に評価します。 ここで、出力である矩形は、
  • 物体領域を囲む最小矩形の左上の座標(X, Y)
  • 物体領域を囲む最小矩形の幅と高さ
とします。 ここで、出力する最小矩形は傾きがない(矩形の各辺が画像のX軸もしくはY軸に平行)ものとし、移動物体領域全体を囲む矩形とします。 精度評価には、アルゴリズムコンテストの実行委員が手作業で入力した移動物体を囲む最小矩形(以下、正解矩形と呼ぶ)を用います。 ただし、移動物体にオクルージョンが存在する場合は、物体の見えている領域を囲む最小矩形を正解矩形とします。 以下に、正解矩形の例を示します。
正解矩形の例
上のような正解矩形を用い、以下の重なり率により出力結果の精度評価を行います。
  • 重なり率=(正解矩形と出力矩形の共通部分の面積)
           ÷(正解矩形の面積+出力矩形の面積-正解矩形と出力矩形の共通部分の面積)×100
抽出矩形と正解矩形との対応付け
この重なり率の評価を動画像に含まれる全てのフレーム(先頭フレームを除く)に対して行い、その平均を精度の評価値とします。 本コンテストでは、動画像をフレームに分割した画像群(000.bmp~100.bmp)を入力として用います。 よって、精度評価では001.bmp~100.bmpの画像に対する出力矩形の精度の平均を評価し、000.bmpに対する出力矩形の精度は評価しません。

2. 処理時間

実装したアルゴリズム(関数 my_tracking_levelx( ))の実行に要する時間を処理時間とします。 動画像の各フレームの読み込みや精度評価などの時間は含みません。 審査は下記の計算機環境で行う予定です。
  • CPU:Intel W5590 3.33 GHz ×2
  • Memory:64GB
  • OS:Ubuntu 9.04 (x86_64) kernel 2.6.28-18-server
  • Compiler:gcc 4.3.3
プログラム(配布しているMakefile内のコンパイルオプションを使用してコンパイル)の処理時間が10分を超えた場合は、計算が完了しなかったものとして評価します。

3. アルゴリズムの独自性、アイディア

本アルゴリズムコンテストでは、アルゴリズムの性能とは別に、アルゴリズムの独自性、アルゴリズムのおもしろさ、などを総合的に評価します。 よって、必ずアルゴリズムのアピール点を説明書に盛り込むようにしてください。 プログラムのソースコードのみでは、これらを十分に評価できない可能性があります。
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