多様なスケールでの関係を考慮した条件付き確率場による集団行動認識(一般セッション,コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習及び企業ニーズセッション)

概要

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本研究では,コンピュータビジョンにおいて近年注目を集める集団行動認識を扱う.集団行動とは「列に並ぶ」や「会話」などの複数人がいてはじめて行われる行動のことである.集団行動は,個々の見えだけに着目していては識別が困難であるため,先行研究では,周囲人物情報を活用する手法が提案されている.しかし,これらの手法では,集団行動の認識結果が,時空間において集団内で一貫性が取れているかどうかに関しては十分に考慮していない.この問題に対し,本研究では,多様なスケールでの関係を考慮した条件付き確率場による集団行動認識手法を提案する.限られた範囲での人物同士の関係を見る従来研究とは異なり,提案手法では,時空間において多様なスケールに及ぶ人物同士の関係を仮定し,その関係度を,位置,大きさ,動き,時系列の複数特徴量に応じたポテンシャルとして定義しているため,多種多様な集団の形状やサイズに対応することが可能である.集団行動認識のベンチマークであるCollective Activity Datasetを用いた実験では,提案手法が従来手法を上回る精度を得ることを示す.本研究は,監視カメラによる集団検知や自動車の自律運転障害者の歩行支援などの様々な応用につながるものと期待される.
2012-08-26

多様なスケールでの関係を考慮した条件付き確率場による集団行動認識(一般セッション,コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習及び企業ニーズセッション)

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