2026-05-21T17:51:08Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00052040 2025-01-22T06:58:01Z 1164:4619:4626:4628

リカレントニューラルネット予測器を用いた人物行動のモデル化と例外行動検出 Modeling Human Actions and Detection of Suspicious Actions based on Predictor Model using RNN 牛童 岩井, 儀雄 谷内田, 正彦 Tong, NIU ,, YoshioIWAI Masahiko, YACHIDA 本研究では監視カメラによる例外行動の自動検出を目標とする。通常の人間行動モデルを構築し、それに当てはまらないものを例外行動として報告する。人物行動モデルの構築にはリカレントニューラルネット（RNN）予測器による手法を用いる。認識時には、観測特徴量と RNN の予測値との予測誤差を計算する。予測誤差をもとにモデルの適合性を計算し、全てのモデルが不適合となると例外行動として検出する。本システムは、追加学習が容易に行え、認識時には例外行動発見を迅速に行うことができ、不審行動に対するより素早い対応・対処が可能になる。 Our purpose is to detect suspicious actions automatically from a security camera. In this paper, we propose a system for tracking people and detecting a suspicious action when it does not match with the learned human action models. Human actions are modeled by a predictor model using recurrent neural networks. A suspicious action is recognized when not the all human action models match with it. The validity of the action model is measured by the error between a predicted value and an input trajectory. The proposed system can deal with additional learning easily and detect a suspicious action rapidly. technical report 情報処理学会 2007-05-15 application/pdf 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） 42(2007-CVIM-159) 2007 179 186 AA11131797 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/52040/files/IPSJ-CVIM07159023.pdf jpn