著者

川口 洋平 永野 久志 松原 大輔 影広 達彦 高田 安章 橋本 雄一郎 廣池 敦

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.25, 2011

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日立では、文科省の委託により、2009年度まで、駅などで使用できる高スループットの爆発物探知技術を開発してきた。この技術では、探知装置が発報した際、対象者の安全な確保が運用上の課題であった。報告者らは、この技術の実用化の支援のため、新たに分散配置した複数カメラの画像に対して対象者の通過時の画像をキーとした類似画像検索を逐次実行する方式を提案し、対象者の経路を逐次実時間で特定できる可能性を確認した。

著者

長井 隆行 影広 達彦 金子 正秀 搏松 明

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. CS, 通信方式 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.100, no.721, pp.103-108, 2001-03-22

被引用文献数

1

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本報告では,複雑な背景を持つ情景画像から自動的に文字を抽出する手法について述べる.提案方法は.フィードフォワードニューラルネットワークをベースとしている.ニューラルネットワークは,画像中の小領域(ブロック)内の特徴量から.その領域が文字であるか非文字であるかを判別する.その際,文字の特徴量として.ウェーヴレット変換係数.独立成分分析の結果,特徴空間からの距離を組み合わせて用いることで.高精度の識別を行う.また.色による画像の領域分割をベースとした看板領域抽出手法も提案する.文字抽出法と看板抽出法を統合することにより.情景画像中に存在する文字を効率よく抽出することが可能となる.最後に.実際の情景画像を用いた実験結果により.提案方法の有効性を明らかにする.

著者

影広 達彦 緒方 健人 酒匂 裕 Kittler Josef

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.107, no.206, pp.187-194, 2007-08-27

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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。

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

1

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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).