知的分散式監視システムにおける適応的閲覧のための内容再構成

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平成２６年４月から一年間において、実施した研究の進展及び成果をまとめて報告させていただく。知的監視システムにおいて、複数のカメラから収集した膨大な録画データから、危険事件発生の前後経過を正確かつ簡略的に要約できる最適な閲覧映像を自動的に構成する手法の提案を研究目的とし、下記の内容が実施された：(プロジェクトのHP　http://www.jaist.ac.jp/~chen-fan/crabis/を参照)1. 映像解析手法。動作認識及び異常事件の自動検出を検討した。骨格情報から動作認識に有意義な特徴を抽出するため、深層ネットワークを用いた手法を提案し、ICIP 2014で発表した。教師なし学習及び半教師あり学習を中心に、映像情報の解析による異常事件検出の手法を検討した。異常事件の事前定義を回避するため、確率密度推定に基づき、Random Projection Forestを用いた異常検出手法を提案した。ICIP 2015に投稿した論文が採用された。異常事件の曖昧さを解消するため、手表記データも効率的に取り入れる半教師あり単クラスサポートベクトルマシンによる手法も検討した。関連手法が現在投稿準備中である。2. 内容を検索できる要約手法の検討。予測性が低いため、ルールによる異常事件の事前定義が困難である。Random Projection Forestにより検出された異常事件間の距離を節点間の距離により表すことができる。この距離を用いて異常事件の類似性を評価し、内容検索を行う要約手法を検討している。3. システム開発及び社会貢献。本研究プロジェクトの目的及び基本技術を紹介する解説論文が日本工業出版社の検査技術誌に発表された。ワシントン大学で長期海外研修も実施され、異常事件の解析を中心的に検討した。異常検出用のプログラムを開発し、プロジェクトのHPなども作成した。