WEKO3
アイテム
階層化CHLAC特徴を用いた異常行動の検出
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/138863
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1388637be9dc9c-e79a-4fa7-a455-16cf617da330
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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KJ00005926263.pdf (227.1 kB)
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| Item type | National Convention(1) | |||||
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| 公開日 | 2009-03-10 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 階層化CHLAC特徴を用いた異常行動の検出 | |||||
| タイトル | ||||||
| 言語 | en | |||||
| タイトル | Detecting Abnormal Behavior by Hierarchical CHLAC | |||||
| 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_5794 | |||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||
| 著者所属 | ||||||
| 群馬大学大学院工学研究科情報工学専攻 | ||||||
| 著者所属 | ||||||
| 群馬大学大学院工学研究科情報工学専攻 | ||||||
| 著者所属 | ||||||
| 群馬大学大学院工学研究科情報工学専攻 | ||||||
| 著者所属 | ||||||
| 群馬大学大学院工学研究科情報工学専攻 | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| Computer Science Department, Gunma University | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| Computer Science Department, Gunma University | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| Computer Science Department, Gunma University | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| Computer Science Department, Gunma University | ||||||
| 論文抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 立体高次局所自己相関CHLACは,動きと形の2つの情報を同時に評価できる特徴量で,異常動作の検出に優れる.しかし既存のCHLACの計算方法は,時空間に対して最適な間隔を見つけることは行うものの,それぞれに対して単一スケールでの計算であった.異常動作をより良くモデル化するためには,時間的にも空間的にも複数のスケールでの変化を考慮するべきと考えられる.この考えに従い,時間的空間的に複数のスケールの動画像を用いる手法として"マルチスケールCHLAC"と"画像ピラミッド"の2つを考案した.実験を行ったところ,既存のCHLACと比較すると大幅に検出精度が向上するという結果を得た. | |||||
| 書誌レコードID | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||
| 書誌情報 |
全国大会講演論文集 巻 第71回, 号 人工知能と認知科学, p. 443-444, 発行日 2009-03-10 |
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| 出版者 | ||||||
| 言語 | ja | |||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||
