講演抄録/キーワード |
講演名 |
2015-12-22 09:30
グループの行動状態を考慮した群集中のグループ検出 ○小野 士・中村和晃・馬場口 登(阪大) PRMU2015-106 |
抄録 |
(和) |
本稿では,群集中の各歩行者を各々の移動軌跡に基づいてクラスタリングすることにより,群衆から人物グループを検出する問題に取り組む.従来のグループ検出手法では,同一グループに属する歩行者の軌跡の関係を単一のモデルのみで表現していたが,グループの行動状態(各歩行者が一緒に歩く,互いに近づく/離れるなど)が異なれば,歩行者の軌跡の関係も変化すると考えられる.そこで,本稿では各グループの行動状態を考慮したグループ検出手法を提案する.提案手法では,行動状態毎に異なるモデルで歩行者の軌跡の関係を評価すると共に,グループの行動状態を潜在変数とみなし,その確率分布に基づいて複数のモデルを統合(周辺化)することにより,グループを検出する.実験の結果,標準的なデータセットにおいて,提案手法は従来手法を上回る性能を示した. |
(英) |
In this report, we focus on the problem of group detection in crowd, which is a task of separating the whole set of pedestrians into small sets called groups based on their trajectories. Most of previous methods use only a single model for representing a relationship between trajectories of pedestrians who belong to the same group. However, such relationship would vary depending on the action mode (walking together, approaching, splitting, and so on) of the group. In this report, we propose a novel group detection method which can cope with a variation of groups' action modes. The proposed method constructs different models for each action mode in order to appropriately evaluate the relationship of pedestrians' trajectories. In addition, our method regards groups' action modes as hidden variables and estimates their probability distributions, which is used for integrating (or marginalizing) the constructed models. The proposed method outperforms existing methods in the experiment on the public dataset. |
キーワード |
(和) |
グループ検出 / グループの行動状態 / Structural SVM(SSVM) / Marginal SSVM(MSSVM) / / / / |
(英) |
Group Detection / Group's Action Mode / Structural SVM (SSVM) / Marginal SSVM (MSSVM) / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 115, no. 388, PRMU2015-106, pp. 81-86, 2015年12月. |
資料番号 |
PRMU2015-106 |
発行日 |
2015-12-14 (PRMU) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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PRMU2015-106 |