WEKO3
アイテム
店舗内の消費者の購買行動の動画像処理とベイジアンネットワークによる認識法の検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/102636
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/102636d2be7623-5c3d-480a-86c6-0067cce72afe
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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2100年1月1日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2014 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
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CVIM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0 |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2014-08-25 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 店舗内の消費者の購買行動の動画像処理とベイジアンネットワークによる認識法の検討 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Study of Recognizing Customers' Behaviors in Shops by Dynamic Image Processing and Bayesian Network | |||||||
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 | ||||||||
早稲田大学大学院国際情報通信研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
早稲田大学国際情報通信研究センター | ||||||||
著者所属 | ||||||||
早稲田大学大学院国際情報通信研究科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Global Information and Telecommunication Studies, Waseda University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Global Information and Telecommunication Institute, Waseda University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Global Information and Telecommunication Studies, Waseda University | ||||||||
著者名 |
エン, セイ
堀, 隆之
大谷, 淳
× エン, セイ 堀, 隆之 大谷, 淳
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著者名(英) |
Jing, Yan
Takayuki, Hori
Jun, Ohya
× Jing, Yan Takayuki, Hori Jun, Ohya
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 既存のPOS (Point of Sale) システムが収集できない消費者が買い物する過程での心理状態および購買行動を認識する研究の一環として,本稿では店舗内に設置された監視カメラのビデオ画像から,顧客の購買行動と因果関係を持つ 10 個の行動特徴量の自動抽出方法を提案し,顧客の購買行動の中で店舗のビジネスにとって重要度の高い 「迷い」 の有無と,「購入」 の有無を認識することに着目する.具体的には,顧客追跡処理や行動特徴量の自動抽出処理,ベイジアンネットワークなどを用いて認識する方法の検討を行う.認識実験の結果,48 個のテストデータに対して,平均認識率が 89.6%に達し,提案手法の有効性を示す結果と言える. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | This paper explores the validity of embedding the image processing based extraction of 10 image features that could describe customers' shopping behaviors to a Bayesian Network based classification method that can recognize the four categories: combinations of with/without hesitation and bought/not bought. By constructing a system that consists of the three modules for tracking customers, extracting the image features and classifying the customers' behaviors, recognition tests using 48 video data were conducted. As a result of the experiments, a recognition accuracy of higher than 89% is achieved, which is promising. | |||||||
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 |
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 2014-CVIM-193, 号 17, p. 1-6, 発行日 2014-08-25 |
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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 |