パーティクルフィルタによる人物行動認識と例外行動検出

摘要

本研究では，カメラ画像上の人物を追跡し，その行動を認識することで未知の行動を行う人物を例外として検出するような，安心・安全空間を提供するための監視システムの構築を目指す．人物の行動を認識するために，連続的な状態変化である行動をいくつかの部分に分割して行動素を作り，この行動素の遷移列を行動モデルとして考える．認識は，ある観測が得られたときの行動モデルの事後確率を求めることで行う．事後確率はベイズ推定によって表され，実際の計算機上での計算はモンテカルロ法による近似計算で行える．本報告では，人物の行動として人物領域の垂心軌跡を用いて認識処理を行い，未学習の行動を例外として検出できるかどうかを試みる．%Our purpose is to detect suspicious actions from an image sequence for security and/or safety. In this paper, we propose a system for recognizing actions that are trajectories obtained by tracking people through indoor scenes captured by a camera. Actions are modeled by transitions of action primitives, or parts of obtained trajectories, and recognized by a stochastic approach using posterior distributions of the models. Monte Carlo estimation, otherwise known as Particle Filtering, is used to approximate the distributions. By this approach, the system can recognize people's actions as whether suspicious actions or not.