著者

南里 卓也 大津展之

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) (ISSN:18827810)

巻号頁・発行日

vol.46, no.15, pp.43-50, 2005-10-15

被引用文献数

48 23

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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において,異常動作の検出は非常に重要な課題である.そこで,本論文では,固定カメラによる複数人動画像からの異常動作検出のための教師なし手法を提案する.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固有空間法の線形性がうまく組み合わさることによって,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をすることなく容易に学習および検出が可能となる.しかも対象に関する先見知識もいっさい必要としない.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.The detection of anomaly (abnormal/unusual) movements is an important problem in video surveillance applications. We propose an unsupervised method for anomaly movement detection in scenes containing multiple persons. Our method uses cubic higher-order local auto-correlation (CHLAC) to extract movement features. We show that the additive property of CHLAC in combination with a linear eigenspace method is well suited to simplify the learning of usual movements and to detect anomaly movements even in scenes containing multiple persons. One particular advantage of this method is that it does not necessitate the object segmentation and tracking, and also any prior knowledge about objects. Some experimental results are shown to exhibit the validity of the method.