相互作用を意識した複数人物の動作異常検知

カテゴリ：部門大会

論文No：OS4-2-9

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Interaction-Aware Multi-Person Anomaly Detection

著者名：前田 駿（福井大学）,顧 淳祉（豊橋技術科学大学）,上出 耕一郎（富山大学）,東海 彰吾（福井大学）,張 潮（富山大学）

著者名(英語)： Shun Maeda (University of Fukui),Chunzhi Gu (Toyohashi University of Technology),Koichiro Kamide (University of Toyama),Shogo Tokai (University of Fukui),Chao Zhang (University of Toyama)

キーワード：

要約(日本語)：本研究は、3次元の人間同士の相互作用動作の中から異常な動作を特定することを目的とした新しいタスクであるHuman-Human Interaction Anomaly Detectionを提案する。個々の動作に焦点を置く従来の手法とは異なり、本手法は対人相互作用から生じる異常の検出に重点を置く。このタスクに対処するために、尤度を活用して異常度合いを示す正規化フローベースの検出モデルを導入する。本手法の中心は、各個人の動きシーケンスを処理するTransformerベースのエンコーダである。また、相互作用する個体間の影響を学習するクロスアテンションを導入する。異常スコアの計算には正常なサンプルの尤度を最大化するように訓練された正規化フローモデルを採用する。大規模な相互作用動作データセットを用いた実験において本手法が、最先端の人物異常検知手法を適応したベースラインを上回ることが示された。

本誌掲載ページ：979-983p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：462Kバイト