JP4970531B2 - 1つ以上のオブジェクトの行動を自動的に特徴付けるための方法。 - Google Patents
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Description
オブジェクト毎に測定されたパラメータセットを経時的に記録するデータセットを得るようにオブジェクトデータを処理することと、
オブジェクトの前記測定されたパラメータセットを行動といつ関連付けられるかを識別する学習用入力を提供することと、
前記パラメータセットのうちのどのパラメータが、どの値の範囲において、前記行動を特徴付けるかを判断するために、前記学習用入力と組み合わせて前記データセットを処理することと、
前記特徴的なパラメータおよびその特徴的な範囲を使用して第2のオブジェクトデータに対して行う処理であって、前記行動が発生する時を自動的に識別する処理において使用するために、前記パラメータセットのうちのどのパラメータが、どの値の範囲において、前記行動を特徴付けるかを識別する情報を送信することと、
を含む。
・ ラベル:これは、経時的にオブジェクトを識別する、グローバルに一意なラベルである。すなわち、ラベルは時間が経過しても変化しない。
・ x、y:これは、オブジェクトのxおよびy座標である。
・ 面積:オブジェクトの面積。
・ 角度:オブジェクトの角度。
・ 矩形(rect):オブジェクトの境界。
・ 包含(contains):検出されたオブジェクトと現時点で関連付けられる一意的なラベル、あるいは他にリストに含まれるものが無い場合の独自のラベルを含むリスト。
・ 被包含(contained):当該オブジェクトが別の包含リストに含まれるか否かを記載するブールフラグ
・ 可能性(possible):当該オブジェクトに含まれる可能性のある一意的なラベルのリスト。これを使用して、2つを超えるオブジェクトを含む境界の分割によりもたらされる曖昧性に対処する。
および
によって定義される。
は、現在のフレームの境界と前のフレームの境界とを一致させる。マトリクスは、N個の順序行およびM個の順序列を有する。ここで、Nは、現在のフレームにおける境界の数を表し、Mは、前のフレームにおける境界の数を表す。行における1つまたは複数の真値は、その行に関連付けられる現在のフレームの境界が、1つまたは複数の真値の1つまたは複数の位置に関連付けられる前のフレームの境界にマッピングすることを示す。
は、単一行のベクトルであり、各ベクトルは、時間tのフレームにおける境界を表し、また各ベクトルは、そのオブジェクトに関し、時間t-1のフレームにおける関連付けられる1つまたは複数のオブジェクトを示す。従って、時間tにおける特定の境界に対応する位置における多値ベクトルの存在により、多数のオブジェクトが融合(結合、merge)してそのオブジェクトを形成していることが示され、そのベクトルにより要素オブジェクトが識別される。多数の位置における同一のベクトルの存在により、そのベクトルに識別される境界が分散していることが示される。さらに、行における多数の真値の存在により、境界が多数のオブジェクトに経時的に分裂(分離、split)していることが示される。
これは、オブジェクトが同一フレームから退去および進入する場合に、実際は映像の質の悪さによる誤差であり、オブジェクトが映像を退去または進入していない可能性が高いため、オブジェクトが相互に一致していることを言及している。
〔画素群分析方法(Pixel-Group Analysis method)34〕
〔遮蔽情報生成方法36〕
〔コンフリクト〕
〔訓練データの分類〕
〔行動(Behavior)学習アルゴリズム〕
〔セットアップ処理〕
・ 選択(Selection):不変の中間集団に染色体を移動する
・ 突然変異(Mutation):染色体における1つの値をランダムに変更し、それを中間集団に移動する
・ 交叉(Crossover):2つの染色体を取り出し、染色体の長さに沿って点をランダムに取り出し、分裂点の後に2つの染色体の全ての値を交換する。これにより、2つの子および2つの親が生成される。これらによって、中間集団に通すように数が取り出される。結果として生じる最も適合度の高い2つの染色体は、例えば、中間集団に入り、また、その他の2つは破棄されてもよい。
Claims (22)
- 1つまたは複数のオブジェクトの行動を自動的に特徴付けるための方法であって、
オブジェクト毎に測定されたパラメータセットを経時的に記録するデータセットを得るように、オブジェクトデータを処理することと、
オブジェクトの前記測定されたパラメータセットが行動に関連付けられる時を識別する学習用入力を提供することと、
前記パラメータセットのうちのどのパラメータが、どの値の範囲において、前記行動を特徴付けるかを判断するために、機械学習技術を用いるが、モデルを用いずに、前記学習用入力と組み合わせて前記データセットを自動的に処理することと、
前記特徴的なパラメータおよびその特徴的な範囲を使用して第2のオブジェクトデータに対して行う処理であって、前記行動が発生する時を自動的に識別する処理において使用するために、前記パラメータセットのうちのどのパラメータがどの値の範囲において前記行動を特徴付けるかを識別する情報を送信することと、
を含む、方法。 - 前記オブジェクトは、相対的に独立運動が可能な動物である、請求項1に記載の方法。
- 前記動物は齧歯類である、請求項2に記載の方法。
- 前記動物はハエである、請求項2に記載の方法。
- 前記動物はゼブラフィッシュである、請求項2に記載の方法。
- 前記動物はヒトである、請求項2に記載の方法。
- 前記パラメータセットのうちのどのパラメータがどの値の範囲において前記行動を特徴付けるかを判断すべく前記学習用入力と組み合わせて前記データセットを処理することは、学習機構の使用を伴う、請求項1から6のいずれかに記載の方法。
- 前記パラメータセットのうちのどのパラメータがどの値の範囲において前記行動を特徴付けるかを判断すべく前記学習用入力と組み合わせて前記データセットを処理することは、遺伝的アルゴリズムの使用を伴う、請求項1から7のいずれかに記載の方法。
- 前記遺伝的アルゴリズムにおいて使用される染色体は、前記測定されたパラメータセットにおける前記パラメータ毎に、スイッチオンまたはオフであり得る遺伝子を含む、請求項8に記載の方法。
- 前記遺伝的アルゴリズムに使用される染色体は、前記行動を特徴付けるために必要なパラメータのクラスタの数を特定する遺伝子を含む、請求項8または9に記載の方法。
- 前記遺伝的アルゴリズムに使用される染色体は、染色体の適合が評価される時間を特定する遺伝子を含む、請求項8、9、または10に記載の方法。
- 前記遺伝的アルゴリズムにより使用される染色体の集団からの染色体は、パラメータ空間と、前記パラメータ空間が分割されるクラスタの数とを規定し、また、前記クラスタ内にある前記データセットの下位セットが、行動に関連付けられる前記データセットの下位セットと相関する度合いは、前記染色体の適合を決定する、請求項8から11のいずれかに記載の方法。
- 前記オブジェクトデータは映像である、請求項1から12のいずれかに記載の方法。
- 前記特徴付けられる行動は、移動オブジェクトの相互作用である、請求項1から13のいずれかに記載の方法。
- 請求項1から14のいずれかに記載の前記方法における各ステップを実行するためのコンピュータプログラム。
- 1つまたは複数のオブジェクトの行動を自動的に特徴付けるためのシステムであって、
測定された、オブジェクトのパラメータセットが、行動に関連付けられる時を識別する学習用入力を提供するための手段と、
前記パラメータセットのうちのどのパラメータが、どの値の範囲において、前記行動を特徴付けるかを判断するために、機械学習技術を用いるが、モデルを用いずに、前記オブジェクト毎に前記測定されたパラメータセットを前記学習用入力と組み合せて経時的に記録するデータセットを自動的に処理するための手段と、
前記パラメータセットのうちのどのパラメータがどの値の範囲において前記行動を特徴付けるかの情報を出力する手段と、
を含む、システム。 - 前記パラメータセットのうちのどのパラメータがどの値の範囲において前記行動を特徴付けるかを判断すべく前記学習用入力と組み合わせて前記データセットを処理することは、学習機構の使用を伴う、請求項16に記載のシステム。
- 前記パラメータセットのうちのどのパラメータがどの値の範囲において前記行動を特徴付けるかを判断するべく前記学習用入力と組み合わせて前記データセットを処理することは、遺伝的アルゴリズムの使用を伴う、請求項16に記載のシステム。
- 前記遺伝的アルゴリズムに使用される染色体は、前記行動を特徴付けるために必要なパラメータのクラスタの数を特定する遺伝子を含む、請求項18に記載のシステム。
- 前記遺伝的アルゴリズムに使用される染色体は、染色体の適合が評価される時間を特定する遺伝子を含む、請求項18に記載のシステム。
- 前記モデルは専門家が定義するモデルであり、専門家の入力は前記学習用入力を提供することに限定される、請求項1から14のいずれかに記載の方法。
- 前記学習用入力は専門家の入力として提供され、
前記モデルは専門家が定義するモデルであり、
専門家の入力は前記学習用入力を提供することに限定される、
請求項16から20のいずれかに記載のシステム。
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