自動追跡と行動解析に基づく人物動態把握手法の高度化

本年度は、まず、研究課題の前提となる人物追跡手法の基礎手法について発表を行った。また、人物追跡を長期間連続的に行うために不可欠となる、人物抽出手法を構築し、その発表を行った。その上で、これらの手法において利用されている予測モデル・観測モデルの評価を行った。具体的には、追跡および抽出で利用している一般状態空間モデルの枠組みを利用して、各時点において利用している予測・観測モデルの適合性を定量的に評価する手法を構築した。特に、予測モデルについては、逐次的に追跡精度の良いモデルを選択する手法として、一般状態空間モデルの尤度をモニタリングしながらモデル形式を選択する手法と、一般状態空間モデルにおいてパラメータ分布自体を逐次ベイズ推定し最適化する手法との2種類を組み合わせた。構築手法の性能を実データへの適用により検証するとともに、適した予測モデルが時間・空間および個人によって異なっていることを確認した。このことにより、複数モデルを自動的に使い分けることで、従来は困難であった、多様なモデルに従う人物が共存する場における挙動予測の可能性を示した。これらの成果については、各分野における論文誌・学会で発表するべく、論文を執筆・投稿中である。さらに、動線解析手法に対しては、自動追跡によって取得される動線に含まれる計測誤差と、その誤差が集計情報の作成時に及ぼす影響との関係について基礎的な検討を行った。その結果、動線の計測誤差と集計によって発生する誤差との分離が重要であることが確認された。

本年度は、まず、研究課題の前提となる人物追跡手法の基礎手法について発表を行った。また、人物追跡を長期間連続的に行うために不可欠となる、人物抽出手法を構築し、その発表を行った。その上で、これらの手法において利用されている予測モデル・観測モデルの評価を行った。具体的には、追跡および抽出で利用している一般状態空間モデルの枠組みを利用して、各時点において利用している予測・観測モデルの適合性を定量的に評価する手法を構築した。特に、予測モデルについては、逐次的に追跡精度の良いモデルを選択する手法として、一般状態空間モデルの尤度をモニタリングしながらモデル形式を選択する手法と、一般状態空間モデルにおいてパラメータ分布自体を逐次ベイズ推定し最適化する手法との2種類を組み合わせた。構築手法の性能を実データへの適用により検証するとともに、適した予測モデルが時間・空間および個人によって異なっていることを確認した。このことにより、複数モデルを自動的に使い分けることで、従来は困難であった、多様なモデルに従う人物が共存する場における挙動予測の可能性を示した。これらの成果については、各分野における論文誌・学会で発表するべく、論文を執筆・投稿中である。さらに、動線解析手法に対しては、自動追跡によって取得される動線に含まれる計測誤差と、その誤差が集計情報の作成時に及ぼす影響との関係について基礎的な検討を行った。その結果、動線の計測誤差と集計によって発生する誤差との分離が重要であることが確認された。