クラスタリング結果を用いた外れ値検出による,歩行軌跡データからの行動識別手法(テーマ関連セッション3)

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概要

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• 安全意識の高まりを受けて,サーベイランスシステムの需要が高まりつつある.一方でシステムの増加・巨大化は確認業務の増加を招くことは確実であり,解決のため自動的に問題のある状況を発見するインテリジェントなシステムの研究が行われてきている.逸脱行動などの問題状況を自動的に発見する機能を実現するための課題としては,教師データ不足やモデル化の不可能性が挙げられるが,その解決には外れ値検出法の枠組みが妥当であると考えられている.一般的な外れ値検出手法は,推定対象の分布の単峰性を仮定しているが,このことは歩行軌跡データ等の人間行動データでは成立しにくく,2つ以上の分布が存在する状況に対しても対応可能な仕組みが不可欠である.本報告ではステレオ画像処理により得られた歩行軌跡データを用いた逸脱行動検出問題において,クラスタリングにより分布の状況を事前に把握することが検出率の向上に有効である事実の実験結果を示した後,最適な逸脱行動検出の実現のため,外れ値検出手法の1つである1classSVMのハイパーパラメタ設定方法に関して論ずる.

• 2007-03-19

著者

• 豊嶋 伊知郎

  株式会社東芝研究開発センターシステム技術ラボラトリー

• 服部 可奈子

  株式会社東芝研究開発センターシステム技術ラボラトリー

• 折原 良平

  株式会社東芝研究開発センター

• 板倉 豊和

  株式会社東芝 研究開発センター

• 豊嶋 伊知郎

  東芝研究開発センターシステム技術ラボラトリー

• 豊嶋 伊知郎

  株式会社東芝研究開発センター

• 榎原 孝明

  株式会社東芝電力システム社電力・社会システム技術開発センター

• 馬場 賢二

  株式会社東芝電力システム社電力・社会システム技術開発センター

• 板倉 豊和

  株式会社東芝研究開発センター

• 服部 可奈子

  株式会社東芝研究開発センター

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