- 著者
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星 尚志
伊藤 義浩
石川 雄一
南川 敦宣
- 雑誌
- マルチメディア,分散協調とモバイルシンポジウム2018論文集
- 巻号頁・発行日
- vol.2018, pp.554-561, 2018-06-27
近年,小規模な店舗の店舗内における店員のオペレーションの効率化ニーズが高まっており,店員一人ひとりの行動を,様々なセンサを利用した屋内測位技術を利用して把握する試みが広がりつつある.この内,カメラ映像を利用する方式は人物位置を正確に追跡できる方式として特に利用が進んでおり,映像中の店員を識別(同定)する方式として,従来主に (A) 店員に BLE 受信機を所持させ,そのビーコンからの電波受信情報を用いる方式と,(B) 加速度センサを保持させ,その計測値を用いる方式が提案されてきた.しかし (A) は電波受信強度が安定しない移動時において,(B) は加速度の時間変動が小さい静止時において,それぞれ人物識別精度が劣化する課題があった.また,客も含め多数の人物が店内に存在する状況では,複数人物が近い場所に静止している場合や,複数人物が類似した移動をする場合があり,こうしたケースでは (A) (B) 共に人物同定精度が劣化していた.そこで本論文では,映像中の人物動線を静止動線と移動動線に分類し,加速度での人物識別が困難な静止動線は BLE ビーコンの受信情報を利用し,移動動線は店員の計測加速度から算出した速度変化を用いて店員を同定する手法を提案する.これにより,電波強度の安定する静止動線と,加速度の大きな時間変動を計測できる移動動線の双方で精度の高い人物同定が可能となる.提案手法はさらに,人物動線の座標と BLE ビーコン受信情報を基に同定対象とする候補店員を絞り込むことで,多数の人物が店内に存在する状況での人物同定精度劣化も抑制する.実店舗における評価では 4 店舗 275 分間の映像データに対して,既存方式を上回る Precision 80.1%,Recall 72.6% の精度が得られた.