抄録
本稿では,監視カメラに映る様々な物体の動作を,CHLAC特徴量をもとに識別する方法を提案する.位置不変で加算可能なCHLACは,監視目的での映像解析における有力な画像特徴量の一つと考えられる.本稿ではCHLAC特徴量と相性の良い錘制約部分空開法を動作認識器として用い,それによって複数の動作識別を行えることを示す.歩行者・自転車・自動車の3種類の物体による動作に対する実験を通して,本提案手法の性能評価を行った.
This paper describes a cone restricted subspace method for multi-classification of CHLAC features that are taken from both human and non-human motions. CHLAC features are obtained from binarized frame-difference image sequences. Because CHLAC features are position invariant and addable, they should be suitable for generic motion analysis in surveillance. We show that the cone restricted method can be applied to action classification. We have evaluated the method by the experiment of actions of person, bicycle, and automobile.
