確率遷移モデルによる人物行動の認識と例外の検出(テーマ関連セッション3)
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概要
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本研究では,カメラ画像上の人物を追跡し,その行動を認識することで未知の行動を行う人物を例外として検出するような,安心・安全空間を提供するための監視システムの構築を目指す.人物の行動を認識するために,連続的な状態変化である行動をいくつかの部分に分割して行動素を作り,この行動素の遷移列を行動モデルとして考える.認識は,ある観測が得られたときの行動モデルの事後確率を求めることで行う.事後確率はベイズ推定によって表され,実際の計算機上での計算はモンテカルロ法による近似計算で行える.本報告では,人物の行動として人物領域の重心軌跡を用いて認識処理を行い,未学習の行動を例外として検出できるかどうかを試みる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2007-03-19
著者
-
谷内田 正彦
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
岩井 儀雄
大阪大学大学院基礎工学研究科システム創成専攻
-
谷内田 正彦
大阪工業大学情報科学科
-
青木 康洋
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
岩井 儀雄
大阪大学大学院基礎工学研究科
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