2024-03-28T22:25:11Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000517302023-04-27T10:00:04Z01164:04619:04620:04621
RNN予測器を用いた人物行動パターンの自動分節化Automatic Segmentation of Human Motion Patterns using Predictor RNNjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00051730/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=51730&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2008 by the Information Processing Society of Japan大阪大学大学院基礎工学研究科大阪大学大学院基礎工学研究科大阪工業大学情報科学部情報メディア学科牛童岩井, 儀雄谷内田, 正彦近年,犯罪の多様化により,セキュリティの強化に対する意識が高まっている.しかし,一般的な防犯カメラ監視システムでは,監視者の負担による作業ミスや高コストなどといった問題点がある.そこで,人の行動を認識し,未知の行動を例外行動として自動検出するようなシステム開発が求められている.例外行動を検出するためには,まず,正常の行動パターンを学習し,行動モデル構築する.次にモデルの適合度を評価し,例外行動検出を行う.行動モデルを構築する際ブ行動パターンが多岐に渡り,行動軌跡全体を学習するには学習コストが大きいという問題点があった.そこで,本研究ではより効率的に分割を行うため,RNN (RecurrentNeuralNetwork) を用いて人物行動モデルを構築する方法を用いる. RNN の予測可能性に基づき,分節点を切り出す手法を提案する.Recently, diversity of crimes has become a major social problem, calling for reinforcements in security systems. The objective of the author J s research is to create a system that automatically detects unknown behaviors as exceptions. Such systems require retraining of the whole system when supplementing a new behavior into the model. In this research, the authors aim to segment the be haviors, based on predictability of the recurrent neural network, for retraining only the sub-model for supplementation. In this paper, the authors present the results of the segmentation experiment using proposed method .AA11131797情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)2008115(2008-CVIM-165)63682008-11-202009-06-30