JP2007219865A - 異常行動検知装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】本発明による異常行動検知装置においては、映像取得部が取得した監視対象の映像の異常度を算出し、算出した異常度から異常行動が発生しているのかどうかを閾値に基づいて判定する。
【効果】映像中の異常度を基にして異常発生の有無を的確に判定できるので、異常発生時には、警告を出したり警備員に通報することで、その異常に即座に対応することが可能になる。
【選択図】図1
Description
CPUやCPUなどの演算処理装置やパーソナルコンピュータによって実現できる。また、判定閾値や判定結果は半導体メモリーなどの記憶装置に格納され、適宜読み出されて各種の演算に用いられる。
306を用いて線形変換する。この変換により、特徴量ベクトルに含まれる異常行動の成分が抽出される。ここで、特徴量算出部302で算出した特徴量ベクトルをx、変換行列306をA、変換後の特徴量ベクトルをx′とおくと、この変換は次式(1)で表すことができる。
変換行列306は主成分分析などの多変量解析によって求まる行列であり、算出方法は後述する。映像の特徴量として251次元の高次局所自己相関特徴を用いる場合には、変換行列306はn×251(n=1,2,…,251)の大きさの行列となる。そして、この行列で線形変換された特徴量はn次元のベクトルとなる。
ステップ404では、特徴量変換部304を用いて、ステップ402で算出した特徴量ベクトルを線形変換して新しい特徴量ベクトルを生成する。
100で生成した映像の中から動きがある部分を抽出する。
400で生成した映像の特徴量を算出する。
次に、図11のフローチャートを使って、本実施例の異常行動検知装置で判定閾値106を算出する際の処理の流れを説明する。
1200はシーン1の各フレームに対する異常度の評価結果である。異常度の最大値は点1204の場合であり、この値をシーン1の最大異常度とする。同様に曲線1202はシーン2に対する異常度の評価結果であり、点1206に対応する異常度をシーン2の最大異常度とする。
1400は誤報率を表し、曲線1402は失報率を表す。図から分かるように、誤報率と失報率はトレードオフの関係にある。すなわち、判別閾値を大きく調整して誤報率を低くすると、失報率は高くなる。逆に、判別閾値を小さく調整して失報率を低くすると、誤報率は高くなる。図11のステップ1106では、このグラフを基にして、本装置の利用者にとって望ましい検知性能となるように判定閾値106を設定する。
251主成分で構成される部分空間で異常度を算出した場合のEERの値とnの関係を、EER曲線1500として示してある。図14で説明したERRは小さいほど検知性能がよいと考えられる。したがって、ERR曲線1500の最小値1502に対応する主成分数nを選択すればよい。
Claims (9)
- 監視対象の映像を取得する映像取得部と、
前記映像取得部が取得した映像の異常度を算出する異常度算出部と、
前記異常度算出部が算出した異常度から異常行動が発生しているのかどうかを閾値に基づいて判定する異常判定部と、
を備えることを特徴とする異常行動検知装置。 - 請求項1において、前記異常度算出部は、
前記映像の中から動きのある部分を抽出する動き抽出部と、
前記動き抽出部が生成した映像の第1の特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記第1の特徴量を線形変換で第2の特徴量に変換する特徴量変換部と、
前記第2の特徴量を正常行動に対する第3の特徴量と比較することで異常度を算出する異常度評価部と、
を備えることを特徴とする異常行動検知装置。 - 請求項2において、前記特徴量算出部は、立体高次局所自己相関特徴を用いて前記第1の特徴量を算出することを特徴とする異常行動検知装置。
- 請求項2または請求項3において、前記異常度評価部は、前記第2の特徴量と前記第3の特徴量の集合の重心とのユークリッド距離により異常度を算出することを特徴とする異常行動検知装置。
- 請求項2または請求項3において、前記異常度評価部は、前記第2の特徴量と前記第3の特徴量の集合のマハラノビス距離により異常度を算出することを特徴とする異常行動検知装置。
- 請求項1ないし5のいずれか1項において、前記異常判定部の判定処理に必要となる判定閾値を判定結果が最良となるように設定する判定閾値算出部を
備えることを特徴とする異常行動検知装置。 - 請求項6において、前記判定閾値算出部は、誤報率と失報率が等しいEER(Equal
Error Rate),誤報率0%,失報率0%のいずれかに対応する閾値を設定することを特徴とする異常行動検知装置。 - 請求項7において、前記判定閾値算出部は、判別閾値と誤報率及び失報率の関係を示すエラー曲線を表示装置に示し、判別閾値を表示装置上で選択させる入力手段を備えることを特徴とする異常行動検知装置。
- 請求項2ないし5のいずれか1項において、前記特徴量変換部は、変換行列に対応する部分空間を検知精度が最良となるように部分空間を決定し、対応する変換行列を生成することを特徴とする異常行動検知装置。
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