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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-12-08 14:00 ［特別講演］人物行動理解AI：見えるものから見えないもの、そして生成へ ○劉 健全（NEC）  SANE2025-92 |
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| 抄録 | （和） | 本講演では，多角的な視点から人物の行動を感知・理解するための，産業フレームワークについて紹介する．このフレームワークは，固定カメラや360度カメラといった従来の可視光カメラに加え，ミリ波センサーのような「見えない」技術を用いて，映像から得られる人物行動を分析する．さらに，大規模言語モデル（LLM）を活用し，情報量豊かな要約文章や報告書，短縮動画を自動生成する機能も備えている．本講演では，学術界と産業界の両方に大きく貢献してきた，このフレームワーク内の様々な研究成果を紹介する．本フレームワークは，実世界で生成されるデータを感知し，それを読みやすく，視覚化可能なデジタル形式に変換し，最終的にそのデータを解析して人物の行動を理解する，一連の最先端技術で構成されている．具体的には，従来のカメラ，360度カメラ，ミリ波センサーを用いたセンシング技術から，行動認識，物体追跡，人と物体の相互作用，シーン認識，行動パターン分析といった行動解析まで，幅広い領域における研究成果が含まれる．これらの技術により，人物行動を詳細に解釈するために必要なデータの抽出，可視化，要約が実現されている．また，本講演では，インタラクティブなデモと興味深い洞察を交えながら，効果的な処理技術と効率的なアルゴリズムを採用した人物行動の感知と理解に関する概要を，一般の方にも分かりやすく紹介する．最後に，生成AI時代のさらなる行動理解に向けた課題と展望について聴講者の皆様に共有する． |
| （英） | This talk introduces an industrial framework for sensing and understanding human behavior from multiple perspectives. This framework analyzes human behaviors derived from video using not only conventional visible light cameras, such as fixed and 360-degree cameras, but also ``invisible'' technologies like millimeter-wave (mmWave) sensors. Furthermore, it incorporates the functionality to automatically generate information-rich summary reports, documents, and shortened videos by leveraging Large Language Models (LLMs). In this presentation, we will showcase various research outcomes within this framework, which has significantly contributed to both academia and industry. The framework consists of a series of cutting-edge technologies that sense real-world generated data, convert it into a readable and visualizable digital format, and finally analyze that data to understand human behavior. Specifically, the research achievements cover a wide range of areas, from sensing technologies using conventional cameras, 360-degree cameras, and mmWave sensors, to behavioral analysis such as action recognition, object tracking, human-object interaction, scene recognition, and behavioral pattern analysis. These technologies enable the extraction, visualization, and summarization of data necessary for the detailed interpretation of human behavior. Additionally, through interactive demonstrations and interesting insights, this talk will provide an easily understandable overview of effective processing techniques and efficient algorithms for sensing and understanding human behavior, suitable for a general audience. Finally, we will share the challenges and future prospects for further behavioral understanding in the era of Generative AI with the attendees. | |
| キーワード | （和） | 映像解析 / 映像検索 / 映像要約 / 人物行動 / 行動認識 / 物体追跡 / パターン分析 / センシング |
| （英） | Video Analytics / Video Retrieval / Video Summarization / Human Behavior / Action Recognition / Object Tracking / Pattern Analysis / Sensing | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 280, SANE2025-92, pp. 50-51, 2025年12月. | |
| 資料番号 | SANE2025-92 | |
| 発行日 | 2025-12-01 (SANE) | |
| 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 | SANE2025-92 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SANE |
| 開催期間 | 2025-12-08 - 2025-12-08 |
| 開催地（和） | 明治大学駿河台キャンパス |
| 開催地（英） | Meiji University Surugadai Campus |
| テーマ（和） | レーダ画像処理・信号処理、電磁波計測、機械学習及び一般 |
| テーマ（英） | Radar image processing, Signal processing, EM measurement, Machine learning and general |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SANE |
| 会議コード | 2025-12-SANE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 人物行動理解AI：見えるものから見えないもの、そして生成へ |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Human Behavior Understanding AI: from Visible to Invisible, then Generative |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 映像解析 / Video Analytics |
| キーワード(2)（和/英） | 映像検索 / Video Retrieval |
| キーワード(3)（和/英） | 映像要約 / Video Summarization |
| キーワード(4)（和/英） | 人物行動 / Human Behavior |
| キーワード(5)（和/英） | 行動認識 / Action Recognition |
| キーワード(6)（和/英） | 物体追跡 / Object Tracking |
| キーワード(7)（和/英） | パターン分析 / Pattern Analysis |
| キーワード(8)（和/英） | センシング / Sensing |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 劉 健全 / Jianquan Liu / リュウ ケンゼン |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本電気株式会社 (略称： NEC) NEC Corporation (略称： NEC) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-12-08 14:00:00 |
| 発表時間 | 35分 |
| 申込先研究会 | SANE |
| 資料番号 | SANE2025-92 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.280 |
| ページ範囲 | pp.50-51 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2025-12-01 (SANE) |
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