MHIの濃度勾配ヒストグラムとk最近傍法を用いた動画像からの人物の非通常挙動の検出

摘要

This paper proposes a method of detecting unusual human behavior from video images for automated visual surveillance. The method detects unusual human behavior by learning examples of usual behavior and then detecting behavior that is different from the usual. Histogram of oriented gradients of Motion History Image (MHI) is used for describing the features of human movements, and k nearest neighbors is used for the classifier. The performance of the method was evaluated by applying it to unusual pedestrian behavior detection on a street. As a result, true positive rate was 85% when false positive rate was 3%.%近年，安心安全な社会の実現のために，テレビカメラに よるセキュリティ監視システムが広く用いられるようにな ってきている。しかし，人手によるモニタリングでは，そ のための労力や見落としが問題となる。このような背景か ら，画像処理による自動モニタリング技術への期待が高ま っている（1）。