異常検知のための自己組織化モデルとその監視映像への適用

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2016-02-08
• タイトル: 異常検知のための自己組織化モデルとその監視映像への適用
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Self-Organising Model for Anomaly Detection and Its Application to Video Surveillance
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [オリジナル論文] 異常検知，侵入物体検知，監視カメラ，動画像処理
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 横浜国立大学大学院環境情報学府／日本学術振興会特別研究員DC
• 著者所属: 横浜国立大学大学院環境情報学府
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Environment and Information Sciences, Yokohama National University / JSPS Research Fellow
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Environment and Information Sciences, Yokohama National University
• 著者名: 菅沼, 雅徳; 長尾, 智晴
• 著者名(英): Masanori, Suganuma; Tomoharu, Nagao
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では，監視映像中における異常検知のための環境に適応的な自己組織化モデルを提案する．提案するモデルでは，監視映像からの入力刺激に応じてモデル内のノードを生成，削除，またノードの更新を行うことで映像内の正常性を表現するモデルを構築する．そして構築されたモデル内のノードの状態に基づき，映像内の正常度を算出することで異常検知を行う．実験では，固定カメラと水平方向に等速旋回する旋回カメラから撮影された2種類の監視映像を用いて，映像内に現れる歩行者と車両を検出対象とした侵入物体検知問題を扱い，提案するモデルの性能評価を行った．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, we propose a self-organising model for anomaly detection in surveillance videos. The model is used to model normal patterns in video scenes and detects deviations from them as abnormal patterns. The model can add nodes into its map and delete nodes from its map for representaion of normal patterns more accurately. To demonstrate the effectiveness of our method, we have applied our method to intrusion detection tasks in surveillance videos obtainded by a fixed camera and a rotating camera.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11464803
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）; 巻 9, 号 1, p. 23-32, 発行日 2016-02-08
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7780
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会