時空間の相互影響パターンを用いた群衆解析(テーマ関連,顔・人物・ジェスチャ・行動)
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概要
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安全な社会を実現するために様々な場所にサーベイランスシステムが設置されつつある.群衆解析は,人口密度が高い都心部において非常に有益であるため,盛んに研究されている.しかしながら,影や照明の変化など雑音の多い環境において混雑した状況を把握することは大変困難である.そこで本稿では,群衆解析手法STEM-RECIPEを提案する.ビデオをシンボル列で表現し,得られたシンボル列から共通のワードを検出する.ここで,各シンボルは,関心領域における群衆の分布をモデル化するパターンである.シンボル列の中において最も頻繁に発生するバッグォブワーズをSTEMーRECIPEと呼ぶ.STEM-RECIPEにより,関心領域における相互影響に基づいて群衆の流れをモデル化できる.提案手法を用いた映像検索とイベント検出の実験から,STEM-RECIPEの有用性が示された.
- 2010-03-08
著者
-
馬場口 登
大阪大学大学院工学研究科
-
馬場口 登
大阪大学 大学院 工学研究科
-
シャルマ イシャン
大阪大学大学院工学研究科電気電子情報工学専攻
-
ダオ ミン
大阪大学大学院工学研究科電気電子情報工学専攻
-
馬場 口登
大阪大学産業科学研究所
-
ダオ ミン
DISI, University of Trento
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