長時間の監視映像からの非定常シーケンスの検出(テーマ関連セッション)
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概要
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映像中に含まれる動物体の軌跡から非定常なシーケンスを識別し, 非定常性の定量的な指標を抽出する手法を提案する.本研究では, 動物体領域の中心軌跡を特徴量として1クラスSVMによる学習を行い, 高次元特徴空間における識別境界からの外れ具合を非定常性の指標とした.オフィスの入退室映像を入力として, 動物体が出現してから消えるまでの各シーケンスの識別実験を行った結果, 様々なパターンの人の滞留や複数人の同時通過などのシーケンスが非定常の度合いの高い映像として識別された.また, 通常の入退室のシーケンスは定常的な映像として識別され, おおむね直感と近い結果が得られた.これらの結果を非定常性の度合いの高い順に並べて提示することで, 監視映像のスクリーニングの効果が期待できる.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2005-11-17
著者
-
若林 佳織
日本電信電話(株)サイバースペース研究所
-
若林 佳織
NTTサイバースペース研究所
-
数藤 恭子
日本電信電話株式会社NTTサイバースペース研究所
-
安野 貴之
NTT サイバースペース研究所
-
数藤 恭子
NTTサイバースペース研究所
-
安野 貴之
NTTサイバースペース研究所
-
荒川 賢一
NTTサイバーコミュニケーション総合研究所
-
数藤 恭子
Nttアイティ 画像事業部
-
安野 貴之
日本電信電話(株)nttサイバースペース研究所
-
数藤 恭子
NTTメディアインテリジェンス研究所
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