状況依存モデルを用いた異常行動の検出(一般,膨大なデータから学ぶもの)

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概要

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• 本研究では,駅という公共空間を対象に,駅ホームの特徴を活かした異常行動の検出を目的とする.駅ホームでは,電車の発着などの状況により正常行動が変化する.そこで,提案手法では駅ホームの状況別に人物の移動軌跡を用いて正常行動をモデル化し,正常行動のモデルから外れる行動を異常として検出する.実際の駅のホームにカメラを設置し,取得した画像データから得られた人物の軌跡に提案手法を適用した.2,401人以上の人物の移動軌跡に提案手法を適用した結果,異常とみなされる行動を90%以上の精度で識別可能であった.

• 社団法人電子情報通信学会の論文
• 2008-06-12

著者

• 馬場口 登

  大阪大学大学院工学研究科

• 西尾 修一

  ATR知能ロボティクス研究所

• 萩田 紀博

  Atr知能ロボティクス研究所

• 岡本 宏美

  奈良女子大学大学院人間文化研究科

• 森井 藤樹

  奈良女子大学大学院人間文化研究科

• 西尾 修一

  (株)国際電気通信基礎技術研究所(ATR)知能ロボティクス研究所

• 森井 藤樹

  奈良女子大学

• 岡本 宏美

  奈良女子大学大学院人間文化研究科:株式会社国際電気通信基礎技術研究所

• 西尾 修一

  株式会社国際電気通信基礎技術研究所知能ロボティクス研究所

• 西尾 修一

  国際電気通信基礎技術研究所

• 西尾 修一

  (株) 国際電気通信基礎技術研究所 (atr) 知能ロボティクス研究所

• 西尾 修一

  ATR石黒浩特別研究室

• 岡本 宏美

  奈良女子大学人間文化研究科

• 西尾 修一

  (株)国際電気通信基礎技術研究所(ATR)

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