@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00234447,
 author = {宮, 茅子 and 吉高, 淳夫},
 issue = {9},
 month = {May},
 note = {近年，カメラ映像による行動認識技術が，医療施設や介護施設の見守りシステムに導入されている．これらの施設を利用する高齢者や患者などが廊下で転倒をしたり，走った場合，本人や周囲にとって危険な行動となるため，迅速に検出し，対応する必要がある．従来の深層学習による異常行動検出では，あらかじめ用意したラベルに基づいて正常行動と異常行動を画像解析モデルに学習させる教師あり学習が主流であったが，施設内には医療従事者や介護士のように，見守りの対象ではない人物も存在する．このような環境では，人の属性に依らず同じ検出アルゴリズムを適用することは不適切である．これらの背景と課題を踏まえ，本研究では，属性を考慮した行動のクラスタリングと，各クラスタ内での異常行動を検出することを目的とする．提案手法は，同じ属性同士の人物は似た行動特徴を有するという仮定に基づく．はじめに姿勢推定モデルを用いて骨格の位置情報を抽出し，時系列データを生成する．次に生成した時系列データから類似する行動をクラスタリングし，人物の属性ごとに行動をクラスタに分け，最後にクラスタ内で逸脱した行動を検出する 2 段階のクラスタリングによる手法を提案する．},
 title = {姿勢推定モデルを用いた行動クラスタリングと人物の属性を考慮した異常行動検知},
 year = {2024}
}