2024-03-29T04:04:45Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001516652017-03-31T05:33:31Z08512:08657:08658:08547:08550
H-043 識別的モデルによる人群3次元座標からのグループ推定(人物検出・移動検知,H分野:画像認識・メディア理解)H-043 Grouping People in Crowds by Discriminative Classification of 3D Trajectoriesjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00151631/Conference Paperhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=151665&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2012 by IEICE,IPSJ奈良先端科学技術大学院大学インド工科大学ラジャスタン校奈良先端科学技術大学院大学奈良先端科学技術大学院大学守口, 裕介/ 浮田, 宗伯萩田, 紀博ショッピングセンターでのサービス提供を考える際に,それぞれの人間が一人でいるのか,それとも複数人のグループでショッピング中なのかが分かると,提供すべきサービスの種類をより適切に決める際の基準とすることができる.本研究ではグループ推定を行う手法の精度向上について提案する.先行研究では同一グループに属する対象の軌跡の関係をPositiveサンプルとして与え,軌跡の類似度を用いることでグループ推定を行なっていた.しかし,本研究では同一グループに属していない対象の軌跡の関係もNegativeサンプルとして与え,識別的なアプローチによってグループ推定の成功率の向上を目指した.提案手法ではあらゆる移動物体のペアについて,それが同一グループ中のペアか否かについて判定する.パラメータとしては2人の軌跡同士の位置関係d_x, d_yと速度ベクトルの差v_x, v_yの4つのパラメータを用い,非線形SVMにより識別を行った.ショッピングセンターの入り口で行った実験では,本研究の提案手法によるグループ推定の成功率が100%となり,正確にグループ推定が行えることが分かった.AA1242354X情報科学技術フォーラム講演論文集1132152162012-09-042016-02-15