複数人動画像からの異常動作検出  [in Japanese] Detection of Abnormal Motion from a Scene Containing Multiple Persons' Moves  [in Japanese]

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Abstract

セキュリティ分野における映像監視や老人介護のモニタリングシステムなどへの応用を踏まえ,固定カメラによる複数人動画像からの異常動作検出の手法を提案する.本手法では,画面内で頻繁に行われる動作を通常動作とし,異常動作をその通常動作の特徴分布から逸脱するものとして定義する.動作特徴として立体高次局所自己相関特徴を用いており,この特徴の加法性の性質と部分空開法を組み合わせることによって,画面内に複数人いる場合でも,個々の人物の切り出しやトラッキング無しで学習および検出することができる.実験では,複数人の歩行者の中での転ぶ動作を異常動作として検出し,手法の有効性を確認した.

This paper proposes an abnormal motion detection method from a scene containing multiple persons' moves for video surveillance. In this method, normal motions are defined as motions that frequently happen, and abnormal motions as motions that depart from normal motion distribution. We adopted cubic higher order local auto-correlation (CHLAC) features for motion features, because the additivity of CHLAC combined with a linear subspace method leads to learning of normal motion and detection of abnormal motion in even a scene containing multiple persons' moves without segmentation of each object or tracking. In this experiment, tumbling motion was detected as abnormal motion in a scene containing multiple persons' walking, and the validity of the method was confirmed.

Journal

  • Technical report of IEICE. PRMU

    Technical report of IEICE. PRMU 104(291), 9-16, 2004-09-04

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  9

Cited by:  17

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110003274089
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10541106
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    Journal Article
  • ISSN
    09135685
  • NDL Article ID
    7121520
  • NDL Source Classification
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL Call No.
    Z16-940
  • Data Source
    CJP  CJPref  NDL  NII-ELS 
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