著者

影広 達彦 緒方 健人 酒匂 裕 Josef Kittler

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2007, no.87, pp.187-194, 2007-09-04

被引用文献数

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監視カメラによって人物の異常な挙動を検知するために,挙動認識システムの研究を行った。本システムは,人物挙動の変化を検知することで,正常/異常の判定を行う。人物を追跡するために,最近傍法とParticle filter法の2つの手法を動的に切り替え,複数の人物が重なり合う場合でも安定した追跡を可能にした。また,学習判定機能に自己組織化マップを適用し,事前学習なしで挙動の変化検知が可能になった。本報告では,歩行状態を正常,乱闘状態を異常と定義し,CAVIAR データベースを元にシステムの精度評価を行った。その結果,フレーム単位の評価で,歩行状態に対する虚報率は1.8%,乱闘状態の検知率は64.2%となった。また,オプティカルフローの方向成分の平均値が,最も有効な特徴量であることが分かった。We developed the human behavior recognition system by using surveillance camera. This system detects human behavior changing. I adapted the hybrid method which can change the nearest tracking method and particle filter method dynamically, so this system can track some humans who are overlapped. Because of Self Organizing feature Maps, this system can output the classification result without the learning step in advance. In this report, I defined that human walking condition is normal, and the human fighting condition is abnormal. As a result, the rate of false alarm in the walking data set is 1.8%, and the sensitivity rate in the fighting data set is 64.2% in all frames. I found that the most effective feature is the average of the optical flow direction (sine and cosine).