2019 Fiscal Year Annual Research Report
Spatiotemporal modeling for group behavior analysis
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16K00231
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
川本 一彦 千葉大学, 大学院工学研究院, 教授 (30345376)
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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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| Keywords | 深層学習 / データ拡張 / 行動認識 / 移動予測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，ビデオ映像を用いた集団行動解析のための時空間統計モデリング法を開発する．位置情報だけでなく属性情報も扱える統計モデルおよび推定法を開発し，行動解析に必要な人物間あるいは人物―環境間に内在する近接関係をデータに基づいて推定する方法を構築する．
1．前年度に引き続き，人物移動データに行動属性を与えるために深層学習に基づく一人称行動認識システムを開発した．本年度では，評価用動画データセットを増やし，既存モデルとの比較評価実験を前年度より精緻にしたうえで，提案モデルの有効性を示すことができた．研究成果は論文誌として採択された．さらに，深層モデルのパラメータ削減に取り組み，エッジ端末への搭載に向けた検討とその方法について学会発表した．
2．平行して，大規模なデータセットを必要とする深層学習に対して，データ拡張と半教師あり学習について研究した．データ拡張は，前年度から取り組んでいた方法であり，評価実験を精緻化し，有効性を示すことができた．研究成果は，論文誌に採択された．さらに，半教師あり学習を人物検出に適用するための方法を提案し，その成果を学会発表した．
3 .前年度までに開発していた時空間統計モデルに基づく人物移動モデルに，深層モデルによる人物検出を組み込み，ビデオから直接，人物移動を予測するモデルを開発した．ビデオから直接人物位置を取得できることで時空間相関を自動的にとらえることが可能になった．
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