不特定多数の人物の移動方向に着目した大局的な行動パターンの逐次学習・認識

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS10022

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2010/05/27

タイトル(英語): Sequential Learning and Recognizing Comprehensive Behavioral Patterns Based on Movement Direction of Multiple People

著者名: 宜保 達哉(大阪府立大学),青木 茂樹(大阪府立大学),宮本 貴朗(大阪府立大学),岩田 基(大阪府立大学),汐崎 陽(大阪府立大学)

著者名(英語): Tatsuya Gibo(Osaka Prefecture University),Shigeki Aoki(Osaka Prefecture University),Takao Miyamoto(Osaka Prefecture University),Motoi Iwata(Osaka Prefecture University),Akira Shiozaki(Osaka Prefecture University)

キーワード: 行動パターン認識|オプティカルフロー|動的計画法|Behavioral pattern recognition|Optical flow|Dynamic programing

要約(日本語): 本研究では，不特定多数の人物の行動パターンを逐次学習・認識する手法を提案する．まず，監視映像中の人物の大局的な流れをオプティカルフローを基に抽出する．次に，大局的な流れの変化に注目して行動パターンを抽出し，過去に観測されたパターンと動的計画法で比較することで認識する．認識結果の観測回数を基に日常性を算出し，日常性が低い場合を非日常状態として検出する．また，実験により提案手法の有効性を確認した．

要約(英語): We propose sequential learning and recognizing comprehensive behavioralpatterns of multiple people. First, we extract comprehensive confluence using optical flow. Next, we extract behavioral pattern based on change in confluence. Finally, we learn and recognize behavioral pattern by compare whether it has been observed in past times.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,195 Kバイト