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J-GLOBAL ID：201102262251077490   整理番号：11A0987169

多数の人物の位置情報に基づく行動パターンの学習・認識

Learning and Recognition of Behavioral Patterns Based on Positions of Multiple People

著者 (6件)： 大林航 (大阪府大) ,  宜保達哉 (大阪府大) ,  青木茂樹 (大阪府大) ,  宮本貴朗 (大阪府大) ,  岩田基 (大阪府大) ,  汐崎陽 (大阪府大)
資料名： 電気学会情報システム研究会資料  (電気学会研究会資料)
巻： IS-11  号： 29-32.35-38.41.44.46-58  ページ： 69-74  発行年： 2011年05月19日 
JST資料番号： L4571A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 著者らは以前に監視カメラ映像のコンピュータによる自動監視を目的とし,多数の人物の大局的な流れに着目して異常事態の検出手法を提案した。本論文では,静止している人物を含む多数の人物の行動パターンを学習・認識し,非日常状態を検出する手法について述べた。本手法では予め学習用データのHOG(Histograms of Oriented Gradients)特徴量をSVM(Support Vector Machine)に学習させておく。入力画像に動的背景差分を適用して抽出した前景領域の全画素の座標を中心とする24×48画素の注目領域からHOG特徴量を求め,SVMで識別を行うと同一人物を重複して検出する。そこで,入力画像と同じ大きさの二値画像を用いて膨張/収縮処理,ラベリング処理を施すことで個々の人物の位置情報を各時刻で抽出した。また,入力画像を20×20画素のブロックに分割し,各ブロック内の人数から時刻tの映像中の人物の位置情報を表す特徴ベクトルV_t,及びV_tの系列である動作情報列を生成した。特に,1)人物が視野内に現れて視野外に去っていくパターン,2)視野内の人数が変化するパターンの抽出を試み,動的計画法を用いた行動パターンの比較に基づき同じ行動パターンの観測確率が低ければ,非日常状態と認識することで認識成功率94.7%が得られた。

シソーラス用語： *監視制御システム ,  *異常診断 ,  型 ,  *機械学習 ,  *パターン認識 ,  サポートベクトルマシン ,  *特徴抽出 ,  情報 ,  *ヒストグラム ,  二値画像 ,  ラベル付け【画像】 ,  *動的計画法 ,  確率モデル ,  比率 ,  位置情報
準シソーラス用語： *HOG特徴量 ,  行動パターン ,  特徴量 ,  認識率

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  数理計画法  (KA03030M)

引用文献 (8件)：

• (1)宜保達哉,青木茂樹,宮本貴朗,岩田基,汐崎陽,"大局的な行動パターンに注目した非日常状態の検出,"画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2010)講演論文集,IS3-25,pp.1723-1730.2010.
• (2)葛本衣里,青木茂樹,宮本貴朗,岩田基,汐崎陽,"監視カメラ映像中の注視すべき重要な領域の自動提示,"電学研資,IS-10-023,pp.13-18,2010.
• (3)数藤恭子,大澤達哉,若林佳織安野貴之,"映像時空間内での変化領域を特徴量とする監視映像からの非定常度推定,"信学技報PRMU2006-28,pp.49-54,2006.
• (4)南里卓也,大津展之,"複数人動画像からの異常動作検出,"情処学論2005-CVIM-12,pp.43-50.2005.
• (5) N.Dalal and B.Triggs, "Histograms of oriented gradi- ents for human detection," Proc. Computer Vision and Pattern Recognition,vol.1,pp.886-893, 2005.

タイトルに関連する用語 (4件)： 人物 ,  位置情報 ,  行動パターン ,  学習