2012 Fiscal Year Annual Research Report
多様なモデルを統合した群集内における人物の動態認識手法の開発
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22760401
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
布施 孝志 東京大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (80361525)
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| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2013-03-31
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| Keywords | モニタリング / 画像認識 / 計測工学 / 交通工学・国土計画 / シミュレーション工学 |
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| Research Abstract |
公共空間における施設設計や流動制御のために、群集内における詳細な人物の動きの把握に対する需要が高まっている。従来は一般的に、ビデオカメラによる観測が行われてきた。ビデオカメラによる観測では、低コスト、目視判定の容易さ等が利点である一方、群集の状況下では、個々人の動きを自動認識することは困難である。本研究では、画像の色情報に加え、距離情報を用いて、色の変化や人物の形状をモデル化し、歩行者挙動のシミュレーションモデルも付加し、各モデルを時系列モデルの中で統合することにより、群集内での人物の動態認識手法を構築した。
本年は、人物の抽出手法の改良、目的地の設定を必要としないシミュレーションモデルの改良、改良手法の適用実験および応用可能性の検討を行った。まず、過年度にモデル化を行った人物出現モデルを、これまでに構築した追跡手法の初期値決定問題と位置づけ、抽出・追跡手法の統合を行った。主に距離情報に基づいた事前確率を設定し、さらに色・距離情報を考慮することにより確率更新し、その更新結果を初期確率分布とするものである。また、追跡初期段階において誤認識を識別し、抽出・追跡精度の向上をはかった。シミュレーションモデルの改良においては、過年度のモデルに、周囲の歩行者の流れへの同調、付近の歩行者の回避、前を進む歩行者の減速に対する回避の項を導入することにより改良を行った。モデルパラメータを推定した結果、速度変更は、回避行動により一時的に低下した速度を復元する加速行動であること、周囲の歩行者の流れへの同調に関する項が支配的であることを確認した。以上を最終的に統合し、適用実験を通して、提案手法の有効性を確認した。また、応用可能性の検討とあわせて、広域サンプリングデータである人の分布状況に対する局所詳細データを用いた空間内挿手法の可能性を確認した。
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| Current Status of Research Progress |
Reason
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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