JP2018013855A - 行動認識装置、および、行動認識方法 - Google Patents
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Abstract
Description
(構成)
まず、図1を用いて第1の実施形態の行動認識システム(システム)の構成例を説明する。例えば、システムは、第1のセンサ10と、第2のセンサ20と、行動認識装置30とを備え、第1のセンサ10および第2のセンサ20を用いて、人物の行動の認識と、部外者の検知を行う。
次に、図8を用いて、行動認識装置30の処理手順を説明する。行動認識装置30が行う処理は、事前フェーズの処理(S1)と、その後の行動フェーズの処理(S2)とに分けられる。事前フェーズ(S1)では、行動認識装置30は、同一人物pについての同時刻におけるセンサデータ(Xp,Yp)を収集し(S11)、訓練データを作成しておく。その後、推定部332は、任意のXp´に対するセンサデータYp´(=Ye(Xp´))を推定する(S12)。そして、推定部332は、推定結果(Xp´,Ye(Xp´))を訓練データに追加する。
なお、行動認識装置30は、任意のセンサデータXp´に対するセンサデータYp´の推定値Ye(Xp´)を以下のようにして計算してもよい。
なお、人物判定部334は、第1のセンサ10で検知した人物iが第2のセンサ20で検知した人物jと同一人物であるか否かを判定する際、以下のようにして判定してもよい。
また、第2のセンサ20によるセンサデータYが、端末におけるK個のビーコンからのビーコン信号の電波受信強度である場合、センサデータ照合部333は、以下のようにして類似度Cijを計算してもよい。
また、各実施形態で述べた行動認識装置30の機能を実現する行動認識プログラムを所望の情報処理装置(コンピュータ)にインストールすることによって実現できる。例えば、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして提供される上記の行動認識プログラムを情報処理装置に実行させることにより、情報処理装置を行動認識装置30として機能させることができる。ここで言う情報処理装置は、デスクトップ型またはノート型のパーソナルコンピュータが含まれる。また、その他にも、情報処理装置にはスマートフォン、携帯電話機やPHS(Personal Handyphone System)等の移動体通信端末、さらには、PDA(Personal Digital Assistants)であってもよい。
20 第2のセンサ
30 行動認識装置
31 入出力部
32 記憶部
33 制御部
331 センサデータ収集部
332 推定部
333 センサデータ照合部
334 人物判定部
Claims (8)
- 第1のセンサによるセンサデータおよび第2のセンサによるセンサデータを用いて、人物の行動の認識を行う行動認識装置であって、
同じ人物について、同じ時刻に、前記第1のセンサで検知したセンサデータおよび前記第2のセンサで検知したセンサデータとのペアの集合である訓練データを記憶する記憶部と、
同じ時刻に、前記第1のセンサで検知した人物のセンサデータと、前記第2のセンサで検知した人物のセンサデータとを収集する収集部と、
前記訓練データに基づき、任意の前記第1のセンサのセンサデータに対する、前記第2のセンサのセンサデータの推定値を計算する推定部と、
前記第2のセンサのセンサデータの推定値に基づき、収集した前記第1のセンサのセンサデータに対する前記第2のセンサのセンサデータの推定値を計算し、前記第2のセンサのセンサデータの推定値と、収集した前記第2のセンサのセンサデータとの類似度を計算し、前記類似度の時間的推移に基づき、前記第1のセンサで検知した人物と前記第2のセンサで検知した人物とが同一人物である可能性の高さを示す照合スコアを計算する照合部と、
前記照合スコアに基づき、前記第1のセンサで検知した人物と前記第2のセンサで検知した人物とが同一人物であるか否かを判定する判定部と、
を備えることを特徴とする行動認識装置。 - 前記判定部は、
前記第1のセンサで検知した人物に対する、前記第2のセンサで検知した人物それぞれの照合スコアを参照して、前記第2のセンサで検知した人物の中から前記照合スコアが最高値となっている人物を前記第1のセンサで検知した人物の同一人物候補として選択し、前記同一人物候補として選択した人物が、前記第1のセンサで検知した他のいずれの人物についても前記照合スコアが最高値となっている人物ではない場合、前記第1のセンサで検知した人物と前記同一人物候補として選択した人物とが同一人物であると判定することを特徴とする請求項1に記載の行動認識装置。 - 前記判定部は、
前記同一人物候補として選択した人物が、前記第1のセンサで検知した他のいずれかの人物について前記照合スコアが最高値となっている人物である場合において、前記第1のセンサで検知した人物に対する前記同一人物候補として選択した人物の照合スコアが、前記第1のセンサで検知した他の人物に対する前記選択した人物の照合スコアよりも大きいとき、前記第1のセンサで検知した人物と前記同一人物候補として選択した人物とが同一人物であると判定することを特徴とする請求項2に記載の行動認識装置。 - 前記判定部は、
前記同一人物候補として選択した人物が、前記第1のセンサで検知した他のいずれかの人物について前記照合スコアが最高値となっている人物である場合において、前記第1のセンサで検知した人物に対する前記同一人物候補として選択した人物の照合スコアが、前記第1のセンサで検知した他の人物に対する前記選択した人物の照合スコア以下のとき、前記第2のセンサで検知した人物の中から、前記同一人物候補として選択した人物の次に前記照合スコアが高い人物を新たな同一人物候補として選択することを特徴とする請求項3に記載の行動認識装置。 - 前記判定部は、
前記第2のセンサで検知した人物の中に、前記同一人物候補として選択した人物の次に前記照合スコアが高い人物がいない場合において、前記第1のセンサで検知した人物に対する前記第2のセンサのセンサデータの推定値の累積値が所定値以上であるとき、前記第1のセンサで検知した人物は前記第2のセンサで検知された人物のいずれでもないと判定することを特徴とする請求項4に記載の行動認識装置。 - 前記第1のセンサは、
所定エリアの映像を撮影し、前記映像に映る人物を時間的に連続して検知するセンサであり、
前記第1のセンサのセンサデータは、
前記第1のセンサで検知された人物のピクセル位置を示すデータであり、
前記第2のセンサは、
前記所定エリアに複数個設置されるビーコン装置と、前記人物に所持され、前記ビーコン装置からのビーコン信号を受信する端末装置とを備え、
前記第2のセンサのセンサデータは、
前記人物が所持する端末装置が受信したビーコン信号の受信強度を示すデータであることを特徴とする請求項1に記載の行動認識装置。 - 前記推定部は、
前記第1のセンサが撮影した映像のピクセル空間を複数のセルに分割し、任意の前記第1のセンサのセンサデータの属する前記映像におけるセル位置を求め、前記訓練データに基づき、前記セル位置に対する前記第2のセンサのセンサデータの代表値を計算し、前記代表値を、前記第2のセンサのセンサデータの推定値として用いることを特徴とする請求項6に記載の行動認識装置。 - 第1のセンサによるセンサデータおよび第2のセンサによるセンサデータを用いて、人物の行動の認識を行う行動認識装置を用いた行動認識方法であって、
同じ時刻に、前記第1のセンサで検知した人物のセンサデータと、前記第2のセンサで検知した人物のセンサデータとを収集する収集ステップと、
同じ人物について、同じ時刻に、前記第1のセンサで検知したセンサデータおよび前記第2のセンサで検知したセンサデータとのペアの集合である訓練データに基づき、任意の前記第1のセンサのセンサデータに対する、前記第2のセンサのセンサデータの推定値を計算する推定ステップと、
前記第2のセンサのセンサデータの推定値に基づき、収集した前記第1のセンサのセンサデータに対する前記第2のセンサのセンサデータの推定値を計算し、前記第2のセンサのセンサデータの推定値と、収集した前記第2のセンサのセンサデータとの類似度を計算し、前記類似度の時間的推移に基づき、前記第1のセンサで検知した人物と前記第2のセンサで検知した人物とが同一人物である可能性の高さを示す照合スコアを計算する照合ステップと、
前記照合スコアに基づき、前記第1のセンサで検知した人物と前記第2のセンサで検知した人物とが同一人物であるか否かを判定する判定ステップと、
を含んだことを特徴とする行動認識方法。
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