JP4641492B2 - 特異映像検出装置、特異映像検出方法およびプログラム - Google Patents
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Description
森,下坂,原田,佐藤,"SVMを利用した日常動作認識におけるカーネルパラメータ最適化に基づく重要運動情報の発見,"電子情報通信学会技術研究報告、PRMU2003−98,2003. 南里,大津,"複数人動画像からの異常動作検出,"電子情報通信学会技術研究報告、PRMU2004−77,2004.
(1)多数のフレームから成る映像から、特異性の高い順に部分映像を検出する特異映像検出装置であって、
複数のフレームからなる映像を入力する映像入力部と、
前記映像入力部において入力された映像から、動物体が出現するフレームから前記動物体が消えるフレームまでの連続した複数のフレームの組をシーケンスとして抽出するシーケンス抽出部と、
前記シーケンス抽出部において抽出されたシーケンスから特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出部と、
前記特徴ベクトル抽出部において抽出された複数の特徴ベクトルが構成する特徴空間においてクラスタを構成するとともに、各特徴ベクトルに対してクラスタから外れている程度の指標を表す評価値を算出するクラスタ構成部と、
前記シーケンス抽出部において抽出された複数のシーケンスを、前記クラスタ構成部で算出された評価値に基づいて順位付けするソート部と、
からなることを特徴とする。
(4)多数のフレームから成る映像から、特異性の高い順に部分映像を検出する特異映像検出方法であって、
複数のフレームからなる映像を入力する映像入力ステップと、
前記映像入力ステップにおいて入力された映像から、動物体が出現するフレームから前記動物体が消えるフレームまでの連続した複数のフレームの組をシーケンスとして抽出するシーケンス抽出ステップと、
前記シーケンス抽出ステップにおいて抽出されたシーケンスから特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出ステップと、
前記特徴ベクトル抽出ステップにおいて抽出された複数の特徴ベクトルが構成する特徴空間においてクラスタを構成するとともに、各特徴ベクトルに対してクラスタから外れている程度の指標を表す評価値を算出するクラスタ構成ステップと、
前記シーケンス抽出ステップにおいて抽出された複数のシーケンスを、前記クラスタ構成ステップで算出された評価値に基づいて順位付けするソートステップと、
からなることを特徴とする。
(7)上記(4)〜(6)の何れかに記載の特異映像検出方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
2 シーケンス抽出部
3 シーケンス蓄積部
4 外部センサ入力部
5 特徴ベクトル抽出部
6 特徴ベクトル蓄積部
7 クラスタ構成部
8 ソート部
9 ソート結果蓄積部
10 出力部
Claims (7)
- 多数のフレームから成る映像から、特異性の高い順に部分映像を検出する特異映像検出装置であって、
複数のフレームからなる映像を入力する映像入力部と、
前記映像入力部において入力された映像から、動物体が出現するフレームから前記動物体が消えるフレームまでの連続した複数のフレームの組をシーケンスとして抽出するシーケンス抽出部と、
前記シーケンス抽出部において抽出されたシーケンスから特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出部と、
前記特徴ベクトル抽出部において抽出された複数の特徴ベクトルが構成する特徴空間においてクラスタを構成するとともに、各特徴ベクトルに対してクラスタから外れている程度の指標を表す評価値を算出するクラスタ構成部と、
前記シーケンス抽出部において抽出された複数のシーケンスを、前記クラスタ構成部で算出された評価値に基づいて順位付けするソート部と、
からなることを特徴とする特異映像検出装置。 - 前記クラスタ構成部は、特徴ベクトルの分布に基づいてクラスタリングを行い、特徴ベクトルの分布を代表する代表ベクトルに基づき各特徴ベクトルに対する評価値を算出するクラスタリング部と、前記代表ベクトルを選択する代表ベクトル選択部と、選択された代表ベクトルを記憶する代表ベクトル記憶部とからなることを特徴とする請求項1に記載の特異映像検出装置。
- 前記特徴ベクトル抽出部は、前記シーケンス抽出部によって抽出されたシーケンスから、シーケンス内の動物体の位置の軌跡を特徴ベクトルとして抽出することを特徴とする請求項1に記載の特異映像検出装置。
- 多数のフレームから成る映像から、特異性の高い順に部分映像を検出する特異映像検出方法であって、
複数のフレームからなる映像を入力する映像入力ステップと、
前記映像入力ステップにおいて入力された映像から、動物体が出現するフレームから前記動物体が消えるフレームまでの連続した複数のフレームの組をシーケンスとして抽出するシーケンス抽出ステップと、
前記シーケンス抽出ステップにおいて抽出されたシーケンスから特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出ステップと、
前記特徴ベクトル抽出ステップにおいて抽出された複数の特徴ベクトルが構成する特徴空間においてクラスタを構成するとともに、各特徴ベクトルに対してクラスタから外れている程度の指標を表す評価値を算出するクラスタ構成ステップと、
前記シーケンス抽出ステップにおいて抽出された複数のシーケンスを、前記クラスタ構成ステップで算出された評価値に基づいて順位付けするソートステップと、
からなることを特徴とする特異映像検出方法。 - 前記クラスタ構成ステップは、特徴ベクトルの分布に基づいてクラスタリングを行い、特徴ベクトルの分布を代表する代表ベクトルに基づき各特徴ベクトルに対する評価値を算出するクラスタリングステップと、前記代表ベクトルを選択する代表ベクトル選択ステップと、選択された代表ベクトルを記憶する代表ベクトル記憶ステップとからなることを特徴とする請求項4に記載の特異映像検出方法。
- 前記特徴ベクトル抽出ステップは、前記シーケンス抽出ステップによって抽出されたシーケンスから、シーケンス内の動物体の位置の軌跡を特徴ベクトルとして抽出することを特徴とする請求項4に記載の特異映像検出方法。
- 前記請求項4〜6の何れかに記載の特異映像検出方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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