| 研究課題/領域番号 |
21H04908
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
原 健翔 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (70837575)
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| 研究分担者 |
青木 義満 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (00318792)
金子 直史 東京電機大学, 未来科学部, 准教授 (40803531)
片岡 裕雄 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 上級主任研究員 (70784883)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-05 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
32,890千円 (直接経費: 25,300千円、間接経費: 7,590千円)
2023年度: 9,230千円 (直接経費: 7,100千円、間接経費: 2,130千円)
2022年度: 10,270千円 (直接経費: 7,900千円、間接経費: 2,370千円)
2021年度: 13,390千円 (直接経費: 10,300千円、間接経費: 3,090千円)
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| キーワード | 深層学習 / 行動認識 / 動画認識 / Transformer / シーングラフ / コンピュータビジョン / 動画像解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
少子高齢化による労働力不足やWith/After コロナ社会での無人店舗の重要性増加などにより防犯・防災の監視に穴が空きやすい中でも人々の安全・安心を支えていく上では，転倒などの危険や，盗難行動，暴行など，いち早く対応すべき異常をAI により自動的に検出可能とすることが期待される．異常検知を始めとして，動画像をより高度に解析するためには動画像中の場面や状況を表現する「文脈」を考慮することが重要である．そこで本研究では，文脈を考慮した動画像解析技術の確立を目指し，人物行動と文脈を明示的に切り分けてモデル化した後に統合することで場の文脈を考慮した異常行動の自動検知を実現する．
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| 研究実績の概要 |
本研究は，動画像における文脈をモデル化し，文脈を考慮した異常検知技術を確立することを目的とし，(a)空間的な文脈のモデル化及び(b)時間的な文脈のモデル化，(c)文脈にとらわれることなく人物行動を表現するモデル，(d)文脈を考慮した異常行動の自動検出アルゴリズムの研究に取り組むものである．(d)については，昨今の大規模言語モデルの発展により言語処理による解決が見えてきており，最終年度においては(a), (b)の高精度化が特に重要であると判断しそれらに注力し研究を進めた．(a)については，昨年度から継続して動画中の物体間の関係性を記述するシーングラフの生成について研究した．物体検出と関係性の推定を，(b)の側面も考慮し過去の時系列を踏まえた上で同時処理可能な手法を開発し，国際論文誌に投稿中である．また昨年度発表した成果がSSII2022最優秀学術賞を受賞した．加えて，動画中の各フレームの物体を教師なしセグメンテーションする手法を研究しMIRU2023にて発表した．現在国際論文誌に投稿中である．(b)については，昨年度から継続してTransformerを用いて動画中の時系列を表現する手法を研究した．過去の行動から未来の行動への遷移をTransformerで認識することにより未来の行動を予測する手法を開発し，精密工学会誌に採択された．加えて，シーン中の物体の状態の変化を高度に理解するために，画像中に含まれる物体が自然に風化する様を合成する手法を研究し，IEEE Accessに採択された他，物体状態を自由に変化させるためのテクスチャを生成する手法を研究し，VC2023にて発表し企業賞を受賞及びSIGGRAPH Asia 2023にて発表した．(d)については，人物姿勢情報及び物体情報に基づいて異常行動を検知する手法を研究し精密工学会誌に採択された．
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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