Suspicious person detection based on expert-vision using deep learning and spatio-temporal modeling of human gait
| Project/Area Number |
20K19835
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
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| Research Institution | National Research Institute of Police Science |
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Principal Investigator |
井元 大輔 科学警察研究所, 法科学第二部, 研究員 (10760902)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 歩容解析 / 法科学 / 深層学習 / 機械学習 / 異常検知 / 不審検知 |
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| Outline of Research at the Start |
街角の防犯カメラの設置台数は年々増加・活用されているが，事件事故を未然に防ぐことを目的とした映像解析技術は未だ発展途上であり，警察官・警備員等の熟練者の視点に基づく実用的な不審人物検知手法が求められている．本研究では，歩容の時空間モデリングと深層学習を活用することで，熟練者の認知機能の再現と理解に基づく，より時空間解像度の高い具体的かつ効率的な不審人物検出アルゴリズムを開発する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
異常検知手法への歩容特徴の活用可能性の検討のため、歩容特徴の基礎研究を継続し、以下の成果が得られた。まず、歩容解析（歩容による人物の異同識別の解析）について、カメラキャリブレーション技術と3次元人体形状データベースに基づく撮影角度の相違への頑健性、及び、フレーム補間技術に基づく低フレームレートへの頑健性の両方を併用可能な歩容解析補助システムの開発を試みた（電子情報通信学会2023年総合大会にて発表）。また、歩容解析においてシルエット品質に依存して判定閾値がずれる基礎的な問題に対し、多数の学習データと該当データとシルエット品質が同一の少数サブセットに基づき、判定閾値を適応的に補正する方法の考案を試みた（SBRA2022にて発表）。また、撮影角度の相違に頑健な歩容解析について、姿勢推定情報を活用したカメラキャリブレーション技術により自動推定された撮影角度に基づき歩容解析を実施する方法を検討し、解析精度を評価した（日本法科学技術学会第28回学術集会にて発表）。また、前年度まで得られた成果について、視体積交差法による他視点映像からの歩行時の3次元人体形状データ作成法を含む画像に基づく法科学分野での幾何解析技術の活用に関する研究、撮影角度900条件に基づく歩容解析に関する研究について論文投稿を行い、それぞれ日本法科学技術学会誌及びJournal of Forensic Science誌に受理された他、深層学習と液晶ペンタブレットを活用したシルエット抽出に関する投稿論文の修正対応を行った。さらに、歩容解析の走行条件への対応の検討のため、上記の3次元人体形状データの作成法に基づき、走行時の3次元人体形状データベースの整備を開始した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
歩容特徴の基礎技術（撮影角度依存性の緩和及び3次元解析）や解析方法（カメラキャリブレーションの活用やシルエット抽出）に関しては当初予定していなかった成果が得られているものの、異常検知手法については検討が当初の予定より遅れている。
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| Strategy for Future Research Activity |
異常検知手法については検討が当初の予定より遅れているため引き続き検討を行うほか、歩容解析の基礎研究を引き続き継続する。特に、異常検知手法への歩容特徴の活用可能性について検討し、既存のデータベースの問題点（撮影角度・設置状況の偏り）の解決などに、培ったカメラキャリブレーション等の技術や知見が活かせないかを試みる予定である。
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Report
(3 results)
Research Products
(15 results)
