RNN予測器を用いた人物行動パターンの自動分節化  [in Japanese] Automatic Segmentation of Human Motion Patterns using Predictor RNN  [in Japanese]

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Author(s)

    • 牛 童 NIU Tong
    • 大阪大学大学院基礎工学研究科 Graduate School of Engineering Science, Osaka University

Abstract

近年,犯罪の多様化により,セキュリティの強化に対する意識が高まっている.しかし,一般的な防犯カメラ監視システムでは,監視者の負担による作業ミスや高コストなどといった問題点がある.そこで,人の行動を認識し,未知の行動を例外行動として自動検出するようなシステム開発が求められている.例外行動を検出するためには,まず,正常の行動パターンを学習し,行動モデル構築する.次にモデルの適合度を評価し,例外行動検出を行う.行動モデルを構築する際,行動パターンが多岐に渡り,行動軌跡全体を学習するには学習コストが大きいという問題点があった.そこで,本研究ではより効率的に分割を行うため,RNN (Recurrent Neural Network)を用いて人物行動モデルを構築する方法を用いる.RNNの予測可能性に基づき,分節点を切り出す手法を提案する.

Recently, diversity of crimes has become a major social problem, calling for reinforcements in security systems. The objective of the author's research is to create a system that automatically detects unknown behaviors as exceptions. Such systems require retraining of the whole system when supplementing a new behavior into the model. In this research, the authors aim to segment the behaviors, based on predictability of the recurrent neural network, for retraining only the sub-model for supplementation. In this paper, the authors present the results of the segmentation experiment using proposed method.

Journal

  • IEICE technical report

    IEICE technical report 108(328), 63-68, 2008-11-20

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  14

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110007115189
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10476092
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    ART
  • ISSN
    09135685
  • NDL Article ID
    9737504
  • 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  NDL  NII-ELS 
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