行動素の混合分布に基づく行動認識と例外行動の検出

摘要

近年，社会がますます複雑化し，様々な機器やシステムrnが導入され続けている。そのため，機器やシステムの安全rnを達成するとともに，人に関わる様々な空間の安全と安心rnを確保する必要性が増大してきている。その際に，機械やrnシステムは確実に，しかしさりげなく我々の活動を守り，支rn援することが要求されている。このようなシステムを実rn現するためには，環境内で生じる様々な事象をシステムがrn自動的に把撞する必要がある。%In this paper, we propose a generic framework for detecting suspicious actions with mixture distributions of action primitives, of which collection represents human actions. The framework is based on Bayesian approach and the calculation is performed by Sequential Monte Carlo method, also known as Particle filter. Sequential Monte Carlo is used to approximate the distributions for fast calculation, but it tends to converge one local minimum. We solve that problem by using mixture distributions of action primitives. By this approach, the system can recognize people's actions as whether suspicious actions or not.