時空間特徴の統計的学習を用いた異常行動検知(画像認識,コンピュータビジョン)
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概要
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本論文では,動画像中の局所的な見えと動きの情報を併せ持ったSpace-Time Patch特徴量と,統計的学習のReal Adaboostを用いて,動的な背景下の人の突発的な異常行動を検知する手法を提案する.提案手法は,時空間特徴の統計的学習による人領域の検出,及び統計的学習の信頼度を用いて人領域内の人の部分に重み付けした非定常度による異常行動検知の二つの要素から構成される.提案手法は,見かけの動きが小さな異常行動に対して,立体高次局所自己相関を適用した従来手法よりも有効である.ステップが動くエスカレータを背景,エスカレータの異常行動で代表的な転倒を対象とした評価実験において,提案手法は従来手法と比較して誤検知率10%時の検知率を16%向上させることができた.
- 2012-06-01
著者
-
藤吉 弘亘
中部大学大学院
-
村井 泰裕
中部大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
弓場 竜
株式会社日立製作所日立研究所
-
弓場 竜
(株)日立製作所日立研究所
-
村井 泰裕
(株)日立情報制御ソリューションズ
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