| 講演名 | 2015-12-22 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(阪大), 中村 和晃(阪大), 馬場口 登(阪大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 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． |
| 抄録(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） |
| キーワード(英) | Group Detection / Group's Action Mode / Structural SVM (SSVM) / Marginal SSVM (MSSVM) |
| 資料番号 | PRMU2015-106 |
| 発行日 | 2015-12-14 (PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
|---|---|
| 開催期間 | 2015/12/21(から2日開催) |
| 開催地（和） | 信州大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 基礎，サーベイ |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 前田 英作(NTT) |
| 委員長氏名（英） | Eisaku Maeda(NTT) |
| 副委員長氏名（和） | 仙田 修司(NEC) / 内田 誠一(九大) |
| 副委員長氏名（英） | Shuji Senda(NEC) / Seiichi Uchida(Kyushu Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 大山 航(三重大) / 安倍 満(デンソーアイティーラボラトリ) |
| 幹事氏名（英） | Wataru Ohyama(Mie Univ.) / Mitsuru Anbai(DENSO IT Lab.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 近藤 一晃(京大) / 木村 昭悟(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kazuaki Kondo(Kyoto Univ.) / Akisato Kimura(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | グループの行動状態を考慮した群集中のグループ検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Group Detection in Crowd Considering Action Mode of Each Group |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | グループ検出 / Group Detection |
| キーワード(2)（和/英） | グループの行動状態 / Group's Action Mode |
| キーワード(3)（和/英） | Structural SVM（SSVM） / Structural SVM (SSVM) |
| キーワード(4)（和/英） | Marginal SSVM（MSSVM） / Marginal SSVM (MSSVM) |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 小野 士 / Tsukasa Ono |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中村 和晃 / Kazuaki Nakamura |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 馬場口 登 / Noboru Babaguchi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 発表年月日 | 2015-12-22 |
| 資料番号 | PRMU2015-106 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | PRMU-388 |
| ページ範囲 | pp.81-86(PRMU), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2015-12-14 (PRMU) |