RNN予測器を用いた人物行動パターンの自動分節化(一般セッション2,アンビエント環境知能)
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概要
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近年,犯罪の多様化により,セキュリティの強化に対する意識が高まっている.しかし,一般的な防犯カメラ監視システムでは,監視者の負担による作業ミスや高コストなどといった問題点がある.そこで,人の行動を認識し,未知の行動を例外行動として自動検出するようなシステム開発が求められている.例外行動を検出するためには,まず,正常の行動パターンを学習し,行動モデル構築する.次にモデルの適合度を評価し,例外行動検出を行う.行動モデルを構築する際,行動パターンが多岐に渡り,行動軌跡全体を学習するには学習コストが大きいという問題点があった.そこで,本研究ではより効率的に分割を行うため,RNN (Recurrent Neural Network)を用いて人物行動モデルを構築する方法を用いる.RNNの予測可能性に基づき,分節点を切り出す手法を提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-11-20
著者
-
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部情報メディア学科
-
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
-
岩井 儀雄
大阪大学
-
谷内田 正彦
阪大
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