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動き検出アルゴリズムとして勾配法とテンプレート・マッチング法に焦点を絞り調査を行なった。ヒトの視覚と同程度の空間解像度(視覚)のビデオカメラと1/500のBoeing 747-200Fの模型を使い、ヒトが約2kmの距離から実物を見た場合に相当する画像をコマ撮り撮影し、動き検出アルゴリズムの評価を行なった。オプティカルフローの明度勾配方向成分が最大値を取る方位をオプティカルフローの方位とするLocal勾配法を提案し、動きに応じて空間フィルターと閾値を調整することにより、1画素程度の誤差で動きを検出し、航空機全体で約15点(視野角0.3度に1点の割合)の密度で動きを検出した。比較の為に、Global勾配法とテンプレート・マッチング法による動き検出を行なった。, The gradient based method was evaluated as to its accuracy and space resolution in motion detection. The velocity was determined as the maximum of the optical flow components in the direction of the brightness gradient from the video image sequences in a miniature world. The standard deviations of measured velocity were 0.4 picture elements (p.e.) at a speed of 1.8 p.e., and 0.8 p.e. at a speed of 7.2 p.e. with four channels of space frequency. The method required about a thousand picture element data to detect one velocity., 資料番号: AA0000595000, レポート番号: NAL TR-1301