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J-GLOBAL ID：201702220334603276   整理番号：17A1231570

人物のジェスチャーを加味した歩行者グループ検出

Pedestrian Group Detection with Gesture Features

著者 (5件)： 波部斉 (近畿大学理工学部) ,  橋本知典 (大阪大学大学院情報科学研究科) ,  満上育久 (大阪大学産業科学研究所) ,  鷲見和彦 (青山学院大学理工学部) ,  八木康史 (大阪大学産業科学研究所)
資料名： 知能と情報(Web)  (日本知能情報ファジィ学会誌(Web))
巻： 29  号： 3  ページ： 605-610(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： U0688A  ISSN： 1881-7203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 環境に設置されたセンサで獲得した情報から,公共空間や商業施設などを行き交う人々が構成するグループを検出できれば, そのグループに応じた情報提供が可能となり,さらには施設の利用状況を知る貴重な情報となる.グループの存在を知るにはお互いの距離や視線方向などが有用であるが,混雑していたり,グループが分かれて行動しているときなどでは十分ではない.我々はこのような場合に有用な特徴として,人物間のインタラクションを示すジェスチャーに着目した歩行者グループ検出手法を提案する.提案手法では,防犯カメラで捉えた画像のオプティカルフローの変化でジェスチャーを検知し,人物間距離や視線方向にこの検知結果を加味してグループを検出する.実環境で収集したデータを用いた評価実験を行い,ジェスチャー情報を利用するとグループの見落としが低減できることを確認した.(著者抄録)

シソーラス用語： *挙動 ,  *検出 ,  *歩行者 ,  情報 ,  オプティカルフロー ,  ユーザインタフェイス ,  視線 ,  センサ ,  機械学習 ,  解析 ,  レンジセンサ ,  *身振り
準シソーラス用語： インタラクション ,  *ジェスチャー ,  センサー情報 ,  行動解析 ,  *人物検出

著者キーワード (12件)： 人物行動解析 ,  グループ行動解析 ,  レンジセンサ ,  ジェスチャー ,  機械学習 ,  特徴抽出 ,  human action analysis ,  group action analysis ,  range sensor ,  gesture ,  machine learning ,  feature extraction

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (7件)：

• [1] 岡本宏美,西尾修一,馬場口登,森井藤樹,萩田紀博,“移動軌跡を用いた歩行者間の人間関係の推定”,情報処理学会研究報告 CVIM,pp.299-304,2009.
• [2] Zanotto, M., Bazzani, L., Cristani, M., Murino, V., “Online Bayesian Non-parametrics for Social Group Detection”, BMVC 2012, 2012.
• [3] Solera. F., Calderara. S., Cucchiara. R., “Structured learning for detection of social groups in crowd”, AVSS 2013, 2013.
• [4] Chamveha, I., Sugano, Y., Sato, Y., Sugimoto, A, “Social Group Discovery from Surveillance Videos: A Data-Driven Approach with Attention-Based Cues”, BMVC 2013, 2013.
• [5] 佐藤僚太,波部斉,満上育久,佐竹聡,鷲見和彦,八木康史,“行動の一部に見られる特徴に着目する歩行者グループ検出”,日本知能情報ファジイ学会誌,Vol. 28,No. 6,pp. 920-931,2016.

タイトルに関連する用語 (4件)： 人物 ,  ジェスチャー ,  歩行者 ,  グループ