@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00233872,
 author = {中澤, 咲 and 加藤, 由花},
 issue = {5},
 month = {May},
 note = {我々は現在，ロボットシミュレーションでの利用を前提に，群衆の動きや地理的形状に関する特徴抽出を行うことで，シミュレーション対象となる時空間を複数カテゴリに分類し，それらのカテゴリごとに適切な群衆モデルを選択する手法の研究を進めている．ここでは，歩行者の移動傾向を可視化した画像データを生成し，カテゴリ分類に利用するが，画像の生成方法やそこで利用する特徴量が分類結果に与える影響については，これまで十分な検証が行われてこなかった．本稿では，歩行者移動軌跡データセットを用いた評価実験により，画像数，画像の解像度，利用する特徴量が分類結果に与える影響を評価する．その結果から，移動速度，移動方向に加え，歩行者の姿勢（頭部の向き）を特徴量に用いることで，歩行者の停止状態を適切に表現できることを示す．},
 title = {環境に適した群衆モデル選択のための歩行者移動傾向の可視化},
 year = {2024}
}