| 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, 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, 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 |
交付 (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 | コンピュータビジョン / 動画像解析 / 行動認識 / 深層学習 / 動画認識 / Transformer / シーングラフ |
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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ている．今年度は(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，それぞれについて研究を進めた．(a)については，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新たに開発し，ViEW2022及びDIA2023で発表した．また，国際会議へも現在投稿中である．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についても研究し，現在国際会議に論文を投稿中である．(b)については，Transformerを用いて動画中の時系列を表現する手法について研究した．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，ViEW2022で発表した．また，論文誌へも現在投稿中である．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していく様を合成する手法について研究し，Visual Computing 2022で発表した．(c)については，文脈にとらわれない人物行動を表現するために，人物姿勢を推定するための手法について研究を進め，MIRU2022で発表し，インタラクティブ発表賞を受賞した．(d)については，暫定的な行動の表現モデルと文脈の表現モデルを組み合わせて利用し，実動画中の異常行動を検出する技術についての研究を進めた．また，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について研究し，DIA2023で発表，DIA2023研究奨励賞を受賞した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
空間的な文脈及び時間的な文脈のモデル化については，昨年度に引き続き国内会議で4件の発表を行う他，国際会議や論文誌への投稿もできており一定の成果を挙げており，順調に進展しているといえる．また人物行動のモデル化についても，モデル化に重要な姿勢推定技術の研究が進展し国内会議で発表及び受賞という成果を挙げている．また，異常行動検出手法についても国内会議での発表及び受賞するという成果を挙げており，研究課題の各項目において概ね順調に進展しているといえる．
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| 今後の研究の推進方策 |
研究課題の各項目の進展に伴い，空間的な文脈及び時間的な文脈のモデル化技術が発展しており，また姿勢情報に基づく人物行動のモデル化についても成果が挙がっている．次年度では，各項目の技術を統合し，場の文脈を考慮した異常行動の自動検知の実現に向けて研究を進めていくことを予定している．
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