リカレントニューラルネット予測器を用いた人物行動のモデル化と例外行動検出(卒論セッション)
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概要
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本研究では監視カメラによる例外行動の自動検出を目標とする.通常の人間行動モデルを構築し,それに当てはまらないものを例外行動として報告する.人物行動モデルの構築にはリカレントニューラルネット(RNN)予測器による手法を用いる.認識時には,観測特徴量とRNNの予測値との予測誤差を計算する.予測誤差をもとにモデルの適合性を計算し,全てのモデルが不適合となると例外行動として検出する.本システムは,追加学習が容易に行え,認識時には例外行動発見を迅速に行うことができ,不審行動に対するより素早い対応・対処が可能になる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2007-05-14
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
-
牛 童
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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