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講演抄録/キーワード
講演名 2014-03-06 13:30
時空間特徴と教師なし学習を用いた製造機械の異常動作シーンの抽出
小林宏充青木工太長橋 宏東工大IMQ2013-41 IE2013-150 MVE2013-79
抄録 (和) 製品製造において,歩留まりを向上させる製造機械の改善は重要な課題であり,不良発生の原因分析を支援する技術が求められている.そこで本論文では,周期的に運動する機械を撮影した映像中から異常動作を起こした瞬間を抽出する,新たな手法を提案する.本手法では,まず映像を機械の運動の1周期ごとに分割する.続いて時空間特徴点抽出を行い,得られた特徴点の発生頻度から特徴量算出の対象とする領域を定める.この領域を分割した各映像へ当てはめ,オプティカルフローのヒストグラムとして特徴量を算出したのち,教師なし学習の一手法である1クラスSVMを用いて異常動作を識別する.主成分分析により次元圧縮された画素値を特徴量とする手法との比較を行い,本手法が照明の変動や背景の変動を含む映像に対しても有効であることを確認した. 
(英) This paper proposes a new method for extracting abnormal scene in the video of periodic machinery operations. Firstly, we segment the video into periods and extract STIPs (Space-time Interest Points). Then, we examine frequency of appearance of STIPs to determine ROIs (regions of interest). After the calculation of features in the ROIs, abnormality of each segment is estimated by 1 class SVM (1 class Support Vector Machine). We conducted some experiments to compare the proposed method with conventional methods using PCA (Principal Component Analysis) and confirmed that our method is sensitive to the variation of the machinery motion and robust against background and illumination variations.
キーワード (和) 時空間特徴 / 教師なし学習 / 異常検出 / / / / /  
(英) Spatio-temporal Feature / Unsupervised Learning / Anomaly Detection / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 113, no. 469, IE2013-150, pp. 87-92, 2014年3月.
資料番号 IE2013-150 
発行日 2014-02-27 (IMQ, IE, MVE) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード IMQ2013-41 IE2013-150 MVE2013-79

研究会情報
研究会 CQ MVE IE IMQ CEA  
開催期間 2014-03-06 - 2014-03-07 
開催地(和) 別府国際コンベンションセンタ 
開催地(英) Beppu International Convention Center 
テーマ(和) 五感メディア,食メディア,ソーシャルメディア,マルチメディア,仮想環境基礎,映像符号化,クラウド,モバイル,ネットワーク,およびこれらの品質と信頼性,一般 
テーマ(英) Five senses media, Food media, Social media, Multimedia, Virtual Environment, Image encoding, Cloud, Mobile, Network, and their quality and reliability,General area 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IE 
会議コード 2014-03-CQ-MVE-IE-IMQ 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 時空間特徴と教師なし学習を用いた製造機械の異常動作シーンの抽出 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Abnormal Scene Extraction in Machinery Operation using Spatio-temporal Feature and Unsupervised Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 時空間特徴 / Spatio-temporal Feature  
キーワード(2)(和/英) 教師なし学習 / Unsupervised Learning  
キーワード(3)(和/英) 異常検出 / Anomaly Detection  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
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キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 小林 宏充 / Hiromitsu Kobayashi / コバヤシ ヒロミツ
第1著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 青木 工太 / Kota Aoki / アオキ コウタ
第2著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 長橋 宏 / Hiroshi Nagahashi / ナガハシ ヒロシ
第3著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech.)
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講演者
発表日時 2014-03-06 13:30:00 
発表時間 25 
申込先研究会 IE 
資料番号 IEICE-IMQ2013-41,IEICE-IE2013-150,IEICE-MVE2013-79 
巻番号(vol) IEICE-113 
号番号(no) no.468(IMQ), no.469(IE), no.470(MVE) 
ページ範囲 pp.87-92 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-IMQ-2014-02-27,IEICE-IE-2014-02-27,IEICE-MVE-2014-02-27 


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