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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2016-02-23 12:00 時系列画像に基づく異常検出のための学習画像の検討 ○倉西佐知・山内 仁・滝本裕則（岡山県立大）  ITS2015-81 IE2015-123 |
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| 抄録 | （和） | 著者らは高齢者の単身世帯への適応を想定した，カメラを用いた見守りシステムを提案している．提案している見守りシステムでは，カメラからの入力動画像から時空間勾配特徴を抽出し，特徴をクラスタリングしたのちに学習する．この学習結果とは異なる特徴が得られた場合を異常と定義し，観測環境内の異変を迅速に検知・通報を行う．本稿では，入力動画像の時間方向における状況変化の差異の検出を目的として，学習に用いる動画像のフレーム統合について検討する．確認実験の結果，フレーム統合枚数を変化させることにより従来では得られなかった発生事象直後の動作の違いによる変化を捉えることが出来ることを確認した． |
| （英） | We proposed an unusual situation detection system with camera used for elderly living alone. As the system's first step, image spatio-temporal HOG feature is calculated from the video. Next step is feature clustering for judgment. Third step is machine learning of clusters. The acquired situation is judged as usual or unusual according to machine learning results. Because, the long term features can be treated as usual features. If unusual judgment is made, the system notifies families accident occurence. Finaly, extracted features are learned for further judgment. In this report, we consider integration of continual frame images to detect differences of situational variation in time direction. Experimental results shows that frame integration by averaging achieves detection of situational variation in time direction. |
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| キーワード | （和） | 異常検出 / 学習 / 時空間勾配特徴 / / / / / |
| （英） | Unusual situation detection / Machine leaning / Spatio-temporal HOG features / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 459, IE2015-123, pp. 269-274, 2016年2月. | |
| 資料番号 | IE2015-123 | |
| 発行日 | 2016-02-15 (ITS, IE) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ITS2015-81 IE2015-123 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ITS IE ITE-AIT ITE-HI ITE-ME ITE-MMS ITE-CE |
| 開催期間 | 2016-02-22 - 2016-02-23 |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | Hokkaido Univ. |
| テーマ（和） | 画像処理および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2016-02-ITS-IE-AIT-HI-ME-MMS-CE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 時系列画像に基づく異常検出のための学習画像の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Consideration of Frame Image Selection and Size for Detection System of Unusual Situation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 異常検出 / Unusual situation detection |
| キーワード(2)（和/英） | 学習 / Machine leaning |
| キーワード(3)（和/英） | 時空間勾配特徴 / Spatio-temporal HOG features |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 倉西 佐知 / Sachi Kuranishi / クラニシ サチ |
| 第1著者 所属（和/英） | 岡山県立大学 (略称： 岡山県立大) Okayama Prefectural University (略称： Okayama Pref. Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山内 仁 / Hitoshi Yamauchi / ヤマウチ ヒトシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 岡山県立大学 (略称： 岡山県立大) Okayama Prefectural University (略称： Okayama Pref. Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 滝本 裕則 / Hironori Takimoto / タキモト ヒロノリ |
| 第3著者 所属（和/英） | 岡山県立大学 (略称： 岡山県立大) Okayama Prefectural University (略称： Okayama Pref. Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2016-02-23 12:00:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | ITS2015-81, IE2015-123 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.458(ITS), no.459(IE) |
| ページ範囲 | pp.269-274 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-02-15 (ITS, IE) |
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