| Project/Area Number |
16K00231
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Perceptual information processing
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡本 一志 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 助教 (10615032)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2016: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 集団行動解析 / 時空間統計モデル / 人物移動予測 / 行動認識 / 深層学習 / データ拡張 / 移動予測 / 人物行動解析 / 行動解析 / クリギング / 時空間統計 |
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we develop a spatio-temporal statistical method for group behavior analysis using videos. The proposed method estimates proximity relationships between people or between people and their environment using not only location information but also attribute information. We show that the effectiveness of the proposed method by applying our method to two applications: people movement prediction using surveillance camera images and first-person activity recognition from wearable camera images.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
時空間統計学は，地下資源の埋蔵量推定や土地価格の予測・内挿推定等を目的に，地球統計学や空間計量経済学の分野で独自に発展しており，従来の統計学に対して「位置情報」を明示的に扱うという点で特色がある．本研究は，このような理論研究とコンピュータビジョン分野で発展しているビデオ解析・認識技術を組み合わせるための方法を研究し，複数人物の移動予測に適用した．このような研究は，カメラを用いた安全・安心のための基礎技術として応用することが期待できる．
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