Machine learningMotion estimation
Lucas-Kanade Optical Flow
Bruce LucasとTakeo Kanadeが1981年に発表したLucas-Kanade法は、画像シーケンスにおける物体の見かけの動きであるオプティカルフローを推定するための基本的な技術です。ピクセルレベルの動きベクトルを計算することにより、Lucas-Kanadeアルゴリズムは連続フレーム間の特徴の変位を追跡し、物体追跡、動き推定、およびビデオ分析を可能にします。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
手法マップ
関連する手法の近傍 — ノードを選択して探索できます。
出典
- Lucas, B. D., & Kanade, T. (1981). An iterative image registration technique with an application to stereo vision. Proceedings of the Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 674–679. link ↗
- Bouguet, J. Y. (2001). Pyramidal implementation of the Lucas Kanade feature tracker. OpenCV Documentation. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Lucas-Kanade Optical Flow Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/computer-vision/optical-flow-lucas-kanade
どの手法を選ぶ？
この手法を最も近い類縁の手法と並べ、両者を見比べてください — ライブラリは本を机の上に並べるだけ。選ぶのはあなたです。
- ブロブ検出コンピュータビジョン↔ 比較
- ハリスコーナー検出コンピュータビジョン↔ 比較
- スケール空間理論コンピュータビジョン↔ 比較
- SIFT特徴検出コンピュータビジョン↔ 比較
- テンプレートマッチングコンピュータビジョン↔ 比較