2016 Fiscal Year Research-status Report
防犯カメラ映像の裁判における証拠能力を担保するための数理基盤
Project/Area Number |
15KT0021
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Research Institution | Kogakuin University |
Principal Investigator |
小西 克巳 工学院大学, 情報学部(情報工学部), 准教授 (20339138)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
古川 利博 東京理科大学, 工学部情報工学科, 教授 (00190140)
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Project Period (FY) |
2015-07-10 – 2019-03-31
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Keywords | 動画像推定 / 信号修復 |
Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、防犯カメラ等で撮影された人物行動の映像が、裁判における証拠能力を担保するための新しいモデリング手法と分析手法の導出が目的である。これを実現するため、防犯カメラ等で撮影された人物の行動を数学モデルで表現し、撮影された映像の裁判における証拠能力を担保するための数学基盤を構築する。本年度は、昨年度に引き続き、防犯カメラ映像に映った人物の小学物に隠れた関節部位の位置を推定する手法の導出と検証実験を行った。具体的には、昨年度に導出した2つの手法を組み合わせて、精度の高い推定手法を導出した。昨年度に導出した手法の1つ目は、Just-In-Time法に基づく手法である。これは、データベースに基づく手法で、歩行者の関節部位の時系列データをデータベースとして蓄積し、障害物に隠れた関節部位があるとき、このデータベースから類似した時系列データを検索し、観測できなかった関節部位の位置を推定する手法である。もう一つは、カルマンフィルタの一種であるパーティクルフィルタに基づく手法である。パーティクルフィルタは、数値シミュレーションにより体操となるシステムの状態を推定する手法であるが、推定した値の正解値が未知の場合には適用できない。すなわち、本研究で取り扱うような時系列データに欠損がある場合に、その欠損データを推定する場合には、直接適用することができない。そこで、本研究では、Just-In-Time法とパーティクルフィルタを組み合わせ、データベースから検索した結果を正解とすることで、パーティクルフィルタの精度を上げる手法を導出した。検証実験を行うことで、提案手法の精度が高いことを確認している。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
計画通り進んでいる。
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Strategy for Future Research Activity |
今後は、本年度導出した手法の精度の向上と計算速度の高速化を目指す。
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Causes of Carryover |
購入予定していたモーションキャプチャセンサーが不要となったため。
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Expenditure Plan for Carryover Budget |
国際会議での発表、論文誌掲載料、実験実施のための謝金に利用する
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Research Products
(2 results)