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

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2007-05-15
• タイトル: 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
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Modeling Human Actions and Detection of Suspicious Actions based on Predictor Model using RNN
• 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: 大阪大学大学院基礎工学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院基礎工学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院基礎工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering Science, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering Science, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering Science, Osaka University
• 著者名: 牛童; 岩井, 儀雄; 谷内田, 正彦
• 著者名(英): Tong, NIU; ,, YoshioIWAI; Masahiko, YACHIDA
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 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。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: 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.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 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）; 巻 2007, 号 42(2007-CVIM-159), p. 179-186, 発行日 2007-05-15
• 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