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アイテム
人物動線データ分析による逸脱行動人物の検出
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/52064
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/52064146ddc74-3dfa-49ff-8ef2-c4c8ce7a1035
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2007 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2007-03-19 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 人物動線データ分析による逸脱行動人物の検出 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Pattern Classification and Detection of an Abnormal Behavior Person in Human Trajectories | |||||||
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 | ||||||||
三菱電機株式会社 先端技術総合研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
三菱電機株式会社 先端技術総合研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
三菱電機株式会社 先端技術総合研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東京大学 生産技術研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東京大学 生産技術研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東京大学 工学系研究科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Advanced Technology R&D Center, Mitsubishi Electric Corp. | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Advanced Technology R&D Center, Mitsubishi Electric Corp. | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Advanced Technology R&D Center, Mitsubishi Electric Corp. | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Institute of Industrial Science, Tokyo University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Institute of Industrial Science, Tokyo University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Engineering, Tokyo University | ||||||||
著者名 |
鈴木, 直彦
× 鈴木, 直彦
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著者名(英) |
Naohiko, SUZUKI
× Naohiko, SUZUKI
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 近年ユビキタスコンピューティングの発展に伴い、様々な空間において画像センサ・GPS・レーザレーダセンサなどのデバイスを用いた移動体位置の連続的検出が可能になっている。そこで本研究では、人物移動経路の時系列データ群(人物動線データ群)の理解を行うため、人物動線データのパターン分類および逸脱行動人物検出手法の開発を目的とする。 (1)過去に得られた人物動線データ群の分類および逸脱行動人物検出(2)学習された人物動線パターンを用いたリアルタイム逸脱行動人物検出の2つの利用シーンに対応した手法を提案している。提案手法の有効性を検証するために実空間で得られた人物位置の時系列データ群による評価実験を行い、有効な結果が得られることが分かった。本研究における提案手法は、店舗におけるマーケティング分析、様々なセキュリティシステムなどへの応用が考えられる。 | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | Recently, development of vision sensors, GPS, and laser radar enables continuous detection of human positions in various situations. On the other hand, it is important to understand information of mobility trajectory for development of service on positions data. Therefore, in this research, we propose a new method that classify human movement patterns and detect an abnormal behavior person, so that we understand human movement. The method consists of two phases: (i) classification of past human trajectories and detection of an abnormal behavior person, (ii) detection of an abnormal behavior person in real-time based on learned human trajectories patterns. We show the method can classify human trajectories patterns and detect an abnormal person using observed data in real space. The method aims to be applied to marketing analysis, security system with video, and so on. | |||||||
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 |
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 31(2007-CVIM-158), p. 109-115, 発行日 2007-03-19 |
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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 |