| 研究課題/領域番号 |
17K00256
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| 研究機関 | 近畿大学 |
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研究代表者 |
波部 斉 近畿大学, 理工学部, 講師 (80346072)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 低解像度映像 / 不審行動 / 群衆行動 / 人物検出 / 畳み込みニューラルネットワーク |
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| 研究実績の概要 |
本年度は当初予定していたとおり，低解像度映像における個々人の意図・状態推定を行うための基礎検討を実施した．
まず，低解像度映像における人物行動解析のために人物頭部を検出する手法を考案した．この手法では頭部が存在する確信度マップをCNN（畳み込みニューラルネットワーク）を利用して推定する．一般に用いられている群衆映像に対して適用したところ，良好な結果が得られたため，これを元に群衆における個の検出を行うことにする．また，以前から用いられているImproved Dense Trajectory法と人物の領域分割を組み合わせて動き特徴を得る方法を低解像度映像に適用し，良い性能がでることが確認できた．
前者は人物の静的な特徴を用いるものであり，後者は動的な特徴を用いるものである．これらによって，個々人の意図・状態推定を行うための基礎的な技術が確立できたものと考えている．
データ収集プラットフォームについては，当初学内に設ける予定にしていたが，国立研究所において本研究に最適な映像データセットの構築を行っていることがわかった．このデータは安全・安心社会実現のために，ビデオの中の不審行動を識別・検出するためのもである．公共環境を意図しているためほとんどが群衆行動となっており，本研究の評価を行うために有用なものである．そこで，本研究プロジェクトにおける利用を打診・協議して，共同研究契約を結んでデータセットを利用することとした．
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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
【研究実績の概要】で述べたとおり，個々人の意図・状態推定手法の考案については，当初予定していたような成果を得ることができた．また，データ収集用プラットフォームについては，当初計画時には学内などに設置する予定であったが，国立研究所において構築された本研究に最適なデータセットが利用可能となったので，それを利用する予定である．すなわち，当初計画時とはデータセット入手方法が変更になったが，順調に進捗していると考えている．
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究の中心であるアルゴリズムの開発については，おおむね予定どおり進捗しているため，計画に則って進めていく予定である．この研究の中心になる，アルゴリズムの開発・評価において深層学習を利用するため，十分な処理能力を持った開発用計算機が必要となる．先述のとおり，データ収集用プラットフォームを構築する必要がなくなったため，その経費をアルゴリズム開発用計算機の増強に割り当て，効率的に研究を進めることを計画している．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
先に述べたとおり，データ収集プラットフォーム構築の必要がなくなったため，そのための経費が不要となった．その経費については深層学習の評価を行う計算機の性能強化や，アノテーション作業を行うアルバイトの増員などに充て，より効率的な研究遂行に役立てる予定である．
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