大局的な行動パターンに基づいた異常状態の検出(一般セッション,時系列パターン認識)
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概要
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近年,監視員の負担軽減を目指した,防犯や交通流監視のための自動監視システムが注目されている.監視業務の自動化を目指した代表的な研究としては,主に"異常"行動を予めモデルデータとして与える手法と,観測回数の少ない行動を"非日常状態"とする手法が挙げられる.前者は,通知すべき行動を正しく検出できるが,全ての"異常"行動を予め定義することが難しく,後者は,"異常"行動を予め定義することなく検出できるが,通知すべき異常を正しく検出できない可能性があるという問題があった.そこで本稿では,両者の利点を生かした手法を提案する.本手法では,観測された行動パターンを行動パターン間の類似度を基にクラスタリングし,監視員が与えた各クラスに対する"正常"や"異常"などの情報を基に異常事態を検出する.
- 2012-02-02
著者
-
宮本 貴朗
大阪府立大学
-
宮本 貴朗
大阪府立大学総合教育研究機構
-
葛本 衣里
大阪府立大学
-
宜保 達哉
大阪府立大学
-
青木 茂樹
大阪府立大学 総合教育研究機構
-
岩田 基
大阪府立大学
-
汐崎 陽
大阪府立大学
-
青木 茂樹
大阪府立大学
-
宮本 貴朗
大阪府立大学高等教育推進機構
-
葛本 衣理
大阪府立大学大学院工学研究科
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