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アイテム
時空間特徴に基づくエスカレータシーンにおける人の異常行動検知
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/51798
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/51798e06f07ed-5e80-422d-97c3-8800b3d34402
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2008 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2008-08-29 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 時空間特徴に基づくエスカレータシーンにおける人の異常行動検知 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Abnormal Motion Detection at Escalator Scene based on Spatio-temporal Features | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
資源タイプ | technical report | |||||||
著者所属 | ||||||||
中部大学大学院工学研究科情報工学専攻 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
中部大学大学院工学研究科情報工学専攻 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
株式会社日立製作所日立研究所 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Departineiit of Computer Science, Chubu University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Departineiit of Computer Science, Chubu University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Hitachi, Ltd., Hitachi Research Laboratory | ||||||||
著者名 |
村井, 泰裕
× 村井, 泰裕
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著者名(英) |
Yasuhiro, Murai
× Yasuhiro, Murai
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 本稿では,画像中の物体のアピアランスとモーションの情報を持った時空間特徴を用いて,動的な背景であるエスカレータシーンにおける人の異常行動検知を行う手法を提案する.提案手法は,混合正規分布による動的背景モデリング,時空間特徴の RealAdaboost に基づく人領域検出,重み付き時空間勾配を用いた動きベクトルの定常度算出の 3 つのステップから構成されている.提案手法は,立体高次局所自己相関特徴を用いた従来法では検知が困難である動的背景シーンにおいても,人の異常行動検知が可能となる.評価実鹸より,エスカレータシーンに対し,提案手法では従来法と比較して誤検出率 10% のとき検出率を約 27% 向上させることができ,その有効性を確認した. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | This paper presents a method for detecting abnormal motion at an escalator scene, in which the movement of the escalator provides a dynamic background. This method is based on the use of spatio-temporal features obtained by space-time patches. Our approach consists of three steps; dynamic background modeling by using the Gaussian mixture model, human region detection based on RealAdaboost, and calculation of irregulaiity measure by using weighted space-time gradients. The proposed method can detect abnormal motions from a scene with a dynamic background, that would be difficult to detect with the conventional method using CHLAC (Cubic Higher-order Local Auto- Correlation) features. Our experimental results show that using our method has about 27% higher performance than that of the conventional method. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AA11131797 | |||||||
書誌情報 |
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) 巻 2008, 号 82(2008-CVIM-164), p. 251-258, 発行日 2008-08-29 |
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Notice | ||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |