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J-GLOBAL ID：201802243310595296   整理番号：18A2019491

歩行軌跡データを用いたグループ検出における機械学習の可能性検証

著者 (3件)： 竹内友菜 (東京工大) ,  大佛俊泰 ,  金子弘幸
資料名： 地理情報システム学会講演論文集(CD-ROM)  (地理情報システム学会(CD-ROM))
巻： 27  ページ： ROMBUNNO.C-2-1  発行年： 2018年 
JST資料番号： L3901B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 複数人の歩行軌跡群の中から,行動を共にする歩行者をグループとして検出する手法には,機械学習を用いたものが多い。しかし,同一グループの歩行者の時空間的関係から求まる特徴量の重要度や関係性は,十分に検討されていない。本稿では,まず,病院においてレーザセンサを用いて得られた計測データから,グループ検出に有効と考えられる特徴量を抽出し,特徴量同士の関係性を分析する。さらに,得られた知見に基づき,SVM及びRandom Forestを用いたグループ検出を試み,機械学習による高精度な歩行者グループ検出の可能性を検証する。(著者抄録)

シソーラス用語： *軌跡 ,  機械学習 ,  *病院 ,  情報 ,  サポートベクトルマシン ,  *検出 ,  計算機アルゴリズム
準シソーラス用語： *歩行軌跡 ,  時空間情報 ,  SVM ,  *グループ検出 ,  ランダムフォレスト

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  都市問題,都市防災  (RD01030O) ,  交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 歩行軌跡 ,  グループ ,  機械学習 ,  可能性 ,  検証