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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-09-13 13:40 深層学習モデルとクラウドワーカーの協調による動画像異常検知手法 ○板野竜也・野原智哉・小板隆浩（同志社大）  LOIS2022-10 IE2022-32 EMM2022-38 |
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| 抄録 | （和） | 近年，IoTの普及により監視カメラ設置数が増加しているが，監視カメラの動画像から異常を検知する人手が増加するとは限らない．異常検知を自動化するため，深層学習モデルを用いた手法が検討されているが，十分な検知精度は得られていない．また，クラウドソーシングを利用して，人間であるクラウドワーカーの認識能力を検知システムの一部に組み込む手法では，検知精度が向上するが，クラウドワーカーに対するコストが発生する．本研究では，深層学習モデルとクラウドワーカーの協調により，高い検知精度と低いコストを両立させる新たな動画像異常検知手法を提案する． |
| （英） | In recent years, the number of surveillance cameras installed has been increasing due to the spread of IoT. However, this does not mean an increase in manpower to detect anomalies from surveillance camera images. Although several methods using deep learning have been investigated to automate anomaly detection, they have not achieved sufficient detection accuracy. A method using crowdsourcing that incorporates the advanced cognitive abilities of human crowd workers can improve detection accuracy, but incurs a cost for the crowdworkers. In this study, we propose a new video anomaly detection method that combines high accuracy and low cost through the cooperation of deep learning and crowd workers. | |
| キーワード | （和） | 異常検知 / ヒューマン・イン・ザ・ループ / クラウドソーシング / / / / / |
| （英） | Anomaly Detection / Human-in-the-loop / Crowdsourcing / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 177, LOIS2022-10, pp. 1-6, 2022年9月. | |
| 資料番号 | LOIS2022-10 | |
| 発行日 | 2022-09-06 (LOIS, IE, EMM) | |
| ISSN | 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 | LOIS2022-10 IE2022-32 EMM2022-38 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ITE-ME EMM IE LOIS IEE-CMN IPSJ-AVM |
| 開催期間 | 2022-09-13 - 2022-09-14 |
| 開催地（和） | 慶應義塾大学 矢上キャンパス（FIT2022と併催） |
| 開催地（英） | Keio Univ. Yagami Campus (Hybrid) |
| テーマ（和） | マルチメディア通信/システム，ライフログ活用技術，IP放送/映像伝送，メディアセキュリティ，メディア処理(AI，深層学習)，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | LOIS |
| 会議コード | 2022-09-ME-EMM-IE-LOIS-CMN-AVM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習モデルとクラウドワーカーの協調による動画像異常検知手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Video Anomaly Detection Method using Deep Learning Models and Crowd Workers |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 異常検知 / Anomaly Detection |
| キーワード(2)（和/英） | ヒューマン・イン・ザ・ループ / Human-in-the-loop |
| キーワード(3)（和/英） | クラウドソーシング / Crowdsourcing |
| 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） | 板野 竜也 / Ryuya Itano / イタノ リュウヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 同志社大学大学院 (略称： 同志社大) Graduate School of Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 野原 智哉 / Tomoya Nohara / ノハラ トモヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小板 隆浩 / Takahiro Koita / コイタ タカヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 同志社大学大学院 (略称： 同志社大) Graduate School of Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-09-13 13:40:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | LOIS |
| 資料番号 | LOIS2022-10, IE2022-32, EMM2022-38 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.177(LOIS), no.178(IE), no.179(EMM) |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-09-06 (LOIS, IE, EMM) |
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