研究課題/領域番号 |
17K00256
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
研究分野 |
知覚情報処理
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研究機関 | 近畿大学 |
研究代表者 |
波部 斉 近畿大学, 理工学部, 准教授 (80346072)
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研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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キーワード | 群衆行動 / 不審行動 / 人物検出 / 畳み込みニューラルネットワーク / 低解像度映像 / 群衆映像 / 意図 / 状態 / 映像解析 |
研究成果の概要 |
本研究では顔向き変化に着目し,主に,不審者検出への応用を中心に画像処理技術の開発とその検証を実施した.顔検出および顔向き変化の推定は,それぞれの分野において現在最高水準の精度を持つとされている,TinyFaceとDeepgazeを用い,そこから得られた時系列の顔向きデータを利用して,人物の意図,特に不審行動をとっている人物の推定を行った.時系列の顔向きデータの中から,他と比べて特異な動きをしている人物や,不自然に大きな動きをしている人物を特定し,それが不審行動をとっている人物とすることにした.この手法の有効性を検証するために,スタジアムでの観客席を想定した映像データセットで実験を行った.
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
顔検出および顔向き変化の推定といった「低レベル」な情報の推定は深層学習によって大いに発展してきている.それに比べて,意図や状態といった「高レベル」な情報の推定は大きな課題となっていて様々なグループが研究を行っている.本研究も,そのような課題にチャレンジしたものであり,学術的な意義が大きい.また,不審人物候補の検出はセキュリティ,防犯などの社会的な要求が大きい応用分野であるので,本研究の社会的な意義も大きいと言える.
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