6T-1 階層化CHLAC特徴を用いた異常行動の検出(ロボットビジョン・行動認識,学生セッション,人工知能と認知科学)
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概要
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立体高次局所自己相関CHLACは,動きと形の2つの情報を同時に評価できる特徴量で,異常動作の検出に優れる.しかし既存のCHLACの計算方法は,時空間に対して最適な間隔を見つけることは行うものの,それぞれに対して単一スケールでの計算であった.異常動作をより良くモデル化するためには,時間的にも空間的にも複数のスケールでの変化を考慮するべきと考えられる.この考えに従い,時間的空間的に複数のスケールの動画像を用いる手法として"マルチスケールCHLAC"と"画像ピラミッド"の2つを考案した.実験を行ったところ,既存のCHLACと比較すると大幅に検出精度が向上するという結果を得た.
- 2009-03-10
著者
-
松永 錦弥
群馬大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
鈴木 雄太
群馬大学大学院工学研究科情報工学専攻
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長井 歩
群馬大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
太田 直哉
群馬大学大学院工学研究科情報工学専攻
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太田 直哉
Nec情報メディア研究所
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太田 直哉
群馬大学大学院工学研究科
-
太田 直哉
群馬大学大学院 工学研究科
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