JP5791555B2 - 状態追跡装置、方法、及びプログラム - Google Patents
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Description
第2の発明の状態追跡装置は、追跡対象の状態を表わす状態情報が各時刻について蓄積された状態履歴情報に基づいて、現時刻より前の各時刻の状態が、現時刻のτ時刻後の追跡対象の状態として再現される確率を表わす時間的再現確率を推定する時間的再現確率推定手段と、前記時間的再現確率推定手段から出力される前記時間的再現確率と前記状態履歴情報とに基づいて、現時刻よりτ時刻後の追跡対象の状態の事前確率分布を予測する事前確率分布予測手段と、前記追跡対象の観測を取得する取得手段と、前記事前確率分布予測手段によって予測された前記追跡対象の状態の事前確率分布を表す複数のパーティクル各々が示す状態から推定される観測の、前記取得手段により取得された観測に対する尤もらしさを示す尤度各々と、前記事前確率分布とに基づいて、前記追跡対象の状態の事後確率分布を推定する事後確率分布推定手段と、前記事後確率分布推定手段で推定された事後確率分布に基づいて前記追跡対象の状態推定値を推定する状態推定手段と、前記状態推定手段で推定された各時刻における状態推定値を蓄積した前記状態履歴情報を記憶した状態履歴蓄積手段と、前記事前確率分布予測手段により予測された事前確率分布を表す複数のパーティクルのうちの所定のパーティクルの状態と前記状態推定手段により推定された状態推定値との距離に基づいて、前記追跡対象の状態の非通常度を判定する非通常度判定手段と、を備えた状態追跡装置であって、前記時間的再現確率推定手段は、前記蓄積された追跡対象の状態履歴情報の時刻i、jの全ての組み合わせに対して、前記時刻iにおける前記追跡対象の状態を示す状態情報と、前記時刻iより過去である前記時刻jにおける前記追跡対象の状態を示す状態情報との類似度を求めると共に、前記の時刻iのτ時刻後における状態情報と最も類似する状態情報が前記時刻jから何時刻後に現れるかを求め、前記時刻jからの経過時刻をkとし、c(τ,k)に1を加算する処理を繰り返することを、τ時刻を変化させて繰り返し、各経過時刻kのc(τ,k)を、τ時刻毎に取得し、前記時間的再現確率を推定する。
また、第4の発明の状態追跡方法は、追跡対象の状態を表わす状態情報が各時刻について蓄積された状態履歴情報に基づいて、現時刻より前の各時刻の状態が、現時刻のτ時刻後の追跡対象の状態として再現される確率を表わす時間的再現確率を推定する時間的再現確率推定ステップと、前記時間的再現確率推定ステップで出力される前記時間的再現確率と前記状態履歴情報とに基づいて、現時刻よりτ時刻後の追跡対象の状態の事前確率分布を予測する事前確率分布予測ステップと、前記追跡対象の観測を取得する取得ステップと、前記事前確率分布予測ステップによって予測された前記追跡対象の状態の事前確率分布を表す複数のパーティクル各々が示す状態から推定される観測の、前記取得ステップにより取得された観測に対する尤もらしさを示す尤度各々と、前記事前確率分布とに基づいて、前記追跡対象の状態の事後確率分布を推定する事後確率分布推定ステップと、前記事後確率分布推定ステップで推定された事後確率分布に基づいて前記追跡対象の状態推定値を推定する状態推定ステップと、前記状態推定ステップで推定された各時刻における状態推定値を蓄積した前記状態履歴情報を状態履歴蓄積装置に記憶する状態履歴蓄積ステップと、前記事前確率分布予測ステップにより予測された事前確率分布を表す複数のパーティクルのうちの所定のパーティクルの状態と前記状態推定ステップにより推定された状態推定値との距離に基づいて、前記追跡対象の状態の非通常度を判定する非通常度判定ステップと、を含む状態追跡方法であって、前記時間的再現確率推定ステップは、前記蓄積された追跡対象の状態履歴情報の時刻i、jの全ての組み合わせに対して、前記時刻iにおける前記追跡対象の状態を示す状態情報と、前記時刻iより過去である前記時刻jにおける前記追跡対象の状態を示す状態情報との類似度を求めると共に、前記の時刻iのτ時刻後における状態情報と最も類似する状態情報が前記時刻jから何時刻後に現れるかを求め、前記時刻jからの経過時刻をkとし、c(τ,k)に1を加算する処理を繰り返することを、τ時刻を変化させて繰り返し、各経過時刻kのc(τ,k)を、τ時刻毎に取得し、前記時間的再現確率を推定する。
図1においては、第1の実施の形態に係る状態追跡装置10の構成例を示しており、状態追跡装置10は、CPU(Central Processing Unit)と、RAM(Random Access Memory)と、CPUによる状態追跡処理を実行するためのプログラムを記憶したROM(Read Only Memory)とを備えたコンピュータで構成されている。このコンピュータは、機能的には、図1に示す各処理部を含んだ構成で表すことができる。
次に、図6〜図16を用いて、本発明の他の実施の形態を詳細に説明する。
i,j:時刻を表すためのインデックス
x(i):時刻iにおける状態
i,j:時刻を表すためのインデックス
x(i):時刻iにおける状態
2,22 事前確率分布予測部
3,23 事後確率分布推定部
4,24 状態推定部
5,25 状態履歴蓄積部
6,26 観測取得部
10,20 状態追跡装置
21 ダイナミクスモデル化部
21a 時間的再現確率モデル化パラメータ推定部
21b 時間的再現確率モデル化パラメータ記憶部
21c 時間的再現確率推定部
21d 時間的再現確率テーブル
Claims (5)
- 追跡対象の状態を表わす状態情報が各時刻について蓄積された状態履歴情報に基づいて、現時刻より前の各時刻の状態が、現時刻のτ時刻後の追跡対象の状態として再現される確率を表わす時間的再現確率を推定する時間的再現確率推定手段と、
前記時間的再現確率推定手段から出力される前記時間的再現確率と前記状態履歴情報とに基づいて、現時刻よりτ時刻後の追跡対象の状態の事前確率分布を予測する事前確率分布予測手段と、
前記追跡対象の観測を取得する取得手段と、
前記事前確率分布予測手段によって予測された前記追跡対象の状態の事前確率分布を表す複数のパーティクル各々が示す状態から推定される観測の、前記取得手段により取得された観測に対する尤もらしさを示す尤度各々と、前記事前確率分布とに基づいて、前記追跡対象の状態の事後確率分布を推定する事後確率分布推定手段と、
前記事後確率分布推定手段で推定された事後確率分布に基づいて前記追跡対象の状態推定値を推定する状態推定手段と、
前記状態推定手段で推定された各時刻における状態推定値を蓄積した前記状態履歴情報を記憶した状態履歴蓄積手段と、
前記事前確率分布予測手段により予測された事前確率分布を表す複数のパーティクルのうちの所定のパーティクルの状態と前記状態推定手段により推定された状態推定値との距離に基づいて、前記追跡対象の状態の非通常度を判定する非通常度判定手段と、
を備えた状態追跡装置であって、
前記時間的再現確率推定手段は、
前記蓄積された追跡対象の状態履歴情報の全ての時刻iに対して、
前記時刻iにおける前記追跡対象の状態を示す状態情報と最も類似する状態情報が現れる、前記時刻iより過去の時刻jを求めると共に、前記時刻iのτ時刻だけ将来における状態情報と最も類似する状態情報が現れるのが前記時刻jから何時刻後であるかを求め、前記時刻jからの経過時刻をkとし、c(τ,k)に1を加算する処理を繰り返すことを、
τ時刻を変化させて繰り返し、
各経過時刻kのc(τ,k)を、τ時刻毎に取得し、前記時間的再現確率を推定する
状態追跡装置。 - 追跡対象の状態を表わす状態情報が各時刻について蓄積された状態履歴情報に基づいて、現時刻より前の各時刻の状態が、現時刻のτ時刻後の追跡対象の状態として再現される確率を表わす時間的再現確率を推定する時間的再現確率推定手段と、
前記時間的再現確率推定手段から出力される前記時間的再現確率と前記状態履歴情報とに基づいて、現時刻よりτ時刻後の追跡対象の状態の事前確率分布を予測する事前確率分布予測手段と、
前記追跡対象の観測を取得する取得手段と、
前記事前確率分布予測手段によって予測された前記追跡対象の状態の事前確率分布を表す複数のパーティクル各々が示す状態から推定される観測の、前記取得手段により取得された観測に対する尤もらしさを示す尤度各々と、前記事前確率分布とに基づいて、前記追跡対象の状態の事後確率分布を推定する事後確率分布推定手段と、
前記事後確率分布推定手段で推定された事後確率分布に基づいて前記追跡対象の状態推定値を推定する状態推定手段と、
前記状態推定手段で推定された各時刻における状態推定値を蓄積した前記状態履歴情報を記憶した状態履歴蓄積手段と、
前記事前確率分布予測手段により予測された事前確率分布を表す複数のパーティクルのうちの所定のパーティクルの状態と前記状態推定手段により推定された状態推定値との距離に基づいて、前記追跡対象の状態の非通常度を判定する非通常度判定手段と、
を備えた状態追跡装置であって、
前記時間的再現確率推定手段は、
前記蓄積された追跡対象の状態履歴情報の時刻i、jの全ての組み合わせに対して、
前記時刻iにおける前記追跡対象の状態を示す状態情報と、前記時刻iより過去である前記時刻jにおける前記追跡対象の状態を示す状態情報との類似度を求めると共に、前記の時刻iのτ時刻後における状態情報と最も類似する状態情報が前記時刻jから何時刻後に現れるかを求め、前記時刻jからの経過時刻をkとし、c(τ,k)に1を加算する処理を繰り返することを、
τ時刻を変化させて繰り返し、
各経過時刻kのc(τ,k)を、τ時刻毎に取得し、前記時間的再現確率を推定する
状態追跡装置。 - 追跡対象の状態を表わす状態情報が各時刻について蓄積された状態履歴情報に基づいて、現時刻より前の各時刻の状態が、現時刻のτ時刻後の追跡対象の状態として再現される確率を表わす時間的再現確率を推定する時間的再現確率推定ステップと、
前記時間的再現確率推定ステップで出力される前記時間的再現確率と前記状態履歴情報とに基づいて、現時刻よりτ時刻後の追跡対象の状態の事前確率分布を予測する事前確率分布予測ステップと、
前記追跡対象の観測を取得する取得ステップと、
前記事前確率分布予測ステップによって予測された前記追跡対象の状態の事前確率分布を表す複数のパーティクル各々が示す状態から推定される観測の、前記取得ステップにより取得された観測に対する尤もらしさを示す尤度各々と、前記事前確率分布とに基づいて、前記追跡対象の状態の事後確率分布を推定する事後確率分布推定ステップと、
前記事後確率分布推定ステップで推定された事後確率分布に基づいて前記追跡対象の状態推定値を推定する状態推定ステップと、
前記状態推定ステップで推定された各時刻における状態推定値を蓄積した前記状態履歴情報を状態履歴蓄積装置に記憶する状態履歴蓄積ステップと、
前記事前確率分布予測ステップにより予測された事前確率分布を表す複数のパーティクルのうちの所定のパーティクルの状態と前記状態推定ステップにより推定された状態推定値との距離に基づいて、前記追跡対象の状態の非通常度を判定する非通常度判定ステップと、
を含む状態追跡方法であって、
前記時間的再現確率推定ステップは、
前記蓄積された追跡対象の状態履歴情報の全ての時刻iに対して、
前記時刻iにおける前記追跡対象の状態を示す状態情報と最も類似する状態情報が現れる、前記時刻iより過去の時刻jを求めると共に、前記時刻iのτ時刻だけ将来における状態情報と最も類似する状態情報が現れるのが前記時刻jから何時刻後であるかを求め、前記時刻jからの経過時刻をkとし、c(τ,k)に1を加算する処理を繰り返すことを、
τ時刻を変化させて繰り返し、
各経過時刻kのc(τ,k)を、τ時刻毎に取得し、前記時間的再現確率を推定する
状態追跡方法。 - 追跡対象の状態を表わす状態情報が各時刻について蓄積された状態履歴情報に基づいて、現時刻より前の各時刻の状態が、現時刻のτ時刻後の追跡対象の状態として再現される確率を表わす時間的再現確率を推定する時間的再現確率推定ステップと、
前記時間的再現確率推定ステップで出力される前記時間的再現確率と前記状態履歴情報とに基づいて、現時刻よりτ時刻後の追跡対象の状態の事前確率分布を予測する事前確率分布予測ステップと、
前記追跡対象の観測を取得する取得ステップと、
前記事前確率分布予測ステップによって予測された前記追跡対象の状態の事前確率分布を表す複数のパーティクル各々が示す状態から推定される観測の、前記取得ステップにより取得された観測に対する尤もらしさを示す尤度各々と、前記事前確率分布とに基づいて、前記追跡対象の状態の事後確率分布を推定する事後確率分布推定ステップと、
前記事後確率分布推定ステップで推定された事後確率分布に基づいて前記追跡対象の状態推定値を推定する状態推定ステップと、
前記状態推定ステップで推定された各時刻における状態推定値を蓄積した前記状態履歴情報を状態履歴蓄積装置に記憶する状態履歴蓄積ステップと、
前記事前確率分布予測ステップにより予測された事前確率分布を表す複数のパーティクルのうちの所定のパーティクルの状態と前記状態推定ステップにより推定された状態推定値との距離に基づいて、前記追跡対象の状態の非通常度を判定する非通常度判定ステップと、
を含む状態追跡方法であって、
前記時間的再現確率推定ステップは、
前記蓄積された追跡対象の状態履歴情報の時刻i、jの全ての組み合わせに対して、
前記時刻iにおける前記追跡対象の状態を示す状態情報と、前記時刻iより過去である前記時刻jにおける前記追跡対象の状態を示す状態情報との類似度を求めると共に、前記の時刻iのτ時刻後における状態情報と最も類似する状態情報が前記時刻jから何時刻後に現れるかを求め、前記時刻jからの経過時刻をkとし、c(τ,k)に1を加算する処理を繰り返することを、
τ時刻を変化させて繰り返し、
各経過時刻kのc(τ,k)を、τ時刻毎に取得し、前記時間的再現確率を推定する
状態追跡方法。 - コンピュータを、請求項1又は請求項2記載の状態追跡装置における各手段として機能させるためのプログラム。
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JP2012068185A JP5791555B2 (ja) | 2012-03-23 | 2012-03-23 | 状態追跡装置、方法、及びプログラム |
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