| 講演名 | 2014-06-20 固定カメラ映像を対象とした回帰と通過検出の併用による通過人数カウント(テーマセッション,人物,スポーツ) 川西 康友, 清水 渚佐, 椋木 雅之, 美濃 導彦, |
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| 抄録(和) | 本研究では,既存の防犯カメラのように任意に設置された固定カメラの映像を用いた,商業施設の通路における通過人数カウントを目的とする.これまで,3次元空間中の仮想的なゲートを通過した人物に対し,人物検出・追跡を用いず,そのゲートに対応する画像中の線上を越えた領域から得た特徴量の回帰により人数を推定する手法が提案されている.しかし,複数の移動経路が存在するシーンでは,ゲートを通過しない人物であってもゲートに近づくことで,画像上で身体の一部がその線上を越えてしまい,通過人数の誤った加算が起こる.そこで本研究では通過検出を併用し,実際に線を通過した人物から得られた特徴量に対してのみ,回帰による人数推定を行って通過人数に加算することで,複数の移動経路が存在するシーンであっても誤った加算を低減する手法を提案する.実際の商業施設に設置された固定カメラの映像を用いて通過人数カウントを行い,提案手法の有効性を確認した. |
| 抄録(英) | We address a problem of pedestrian counting in a surveillance video captured by a fixed camera in a shopping mall. When we count pedestrians manually, it is supposed to count pedestrians who pass through a gate (Virtual Gate: VG) set virtually in the real 3D world. Without pedestrian tracking nor detection, some existing methods realize accurate pedestrian counting by regression with features extracted from the regions of pedestrians passing through the line in the video (Line of Interest: LOI) corresponds to the VG. However, in case where there are multiple routes in a camera view, wrong counts are due to pedestrians that do not pass through a VG because the body parts of them may pass the corresponding LOI. We propose the pedestrian counting method that combines regression-based estimation of the number of pedestrians with blob tracking-based pass detection. We experimented using some surveillance videos, and confirmed the effectiveness of our method. |
| キーワード(和) | 人数カウント / 回帰 / 領域追跡 / 通過検出 |
| キーワード(英) | Pedestrian Counting / Regression / Blob tracking / Pass detection |
| 資料番号 | PRMU2014-30 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2014/6/12(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 固定カメラ映像を対象とした回帰と通過検出の併用による通過人数カウント(テーマセッション,人物,スポーツ) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Pedestrian Counting in a Fixed Camera by Combining Regression with Pass Detection |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 人数カウント / Pedestrian Counting |
| キーワード(2)（和/英） | 回帰 / Regression |
| キーワード(3)（和/英） | 領域追跡 / Blob tracking |
| キーワード(4)（和/英） | 通過検出 / Pass detection |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 川西 康友 / Yasutomo KAWANISHI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 京都大学学術情報メディアセンター Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 清水 渚佐 / Nagisa SHIMIZU |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻 Graduate School of Informatics, Kyoto University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 椋木 雅之 / Masayuki MUKUNOKI |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 京都大学学術情報メディアセンター Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 美濃 導彦 / Michihiko MINOH |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 京都大学学術情報メディアセンター Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University |
| 発表年月日 | 2014-06-20 |
| 資料番号 | PRMU2014-30 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | 90 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
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