階層化CHLAC特徴を用いた異常行動の検出

• 松永, 錦弥

• 鈴木, 雄太

• 長井, 歩

• 太田, 直哉

書誌事項

タイトル別名

• Detecting Abnormal Behavior by Hierarchical CHLAC

抄録

立体高次局所自己相関CHLACは,動きと形の2つの情報を同時に評価できる特徴量で,異常動作の検出に優れる.しかし既存のCHLACの計算方法は,時空間に対して最適な間隔を見つけることは行うものの,それぞれに対して単一スケールでの計算であった.異常動作をより良くモデル化するためには,時間的にも空間的にも複数のスケールでの変化を考慮するべきと考えられる.この考えに従い,時間的空間的に複数のスケールの動画像を用いる手法として"マルチスケールCHLAC"と"画像ピラミッド"の2つを考案した.実験を行ったところ,既存のCHLACと比較すると大幅に検出精度が向上するという結果を得た.

収録刊行物

• 全国大会講演論文集

  全国大会講演論文集 第71回 (人工知能と認知科学), 443-444, 2009-03-10

詳細情報

• CRID: 1050574047092921088
• NII論文ID: 110007502673
• NII書誌ID: AN00349328
• Web Site: http://id.nii.ac.jp/1001/00139101/
• 本文言語コード: ja
• 資料種別: conference paper
• データソース種別:
  • IRDB
  • CiNii Articles