JP4573857B2 - 逐次更新型非定常検出装置、逐次更新型非定常検出方法、逐次更新型非定常検出プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
逐次更新型非定常検出装置、逐次更新型非定常検出方法、逐次更新型非定常検出プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体 Download PDFInfo
- Publication number
- JP4573857B2 JP4573857B2 JP2007162834A JP2007162834A JP4573857B2 JP 4573857 B2 JP4573857 B2 JP 4573857B2 JP 2007162834 A JP2007162834 A JP 2007162834A JP 2007162834 A JP2007162834 A JP 2007162834A JP 4573857 B2 JP4573857 B2 JP 4573857B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- input
- feature
- identification
- space model
- feature vector
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
Description
(1)学習されたサンプルから構成される辞書とのマッチングをとり、辞書に類似サンプルがあれば(あるいは、なければ)非定常と判別する
(2)多数のサンプルの学習によって生成された識別関数の出力によって判別する
などの方法がある。
鷲見和彦、関真規人、塩崎秀樹、"画像によるエレベータ内異常検知技術"、情報処理、Vol.〜48、No.〜1、pp.〜17−22,2006. 数藤、若林、荒川、安野、"長時間の監視映像からの非定常シーケンスの検出"、情処研究報告CVIM−151,pp.77−82,2005. 数藤、大澤、若林、安野、"映像時空間内での変化領域を特徴量とする監視映像からの非定常度推定"、信学技報Vol.106、No.75、pp.49−54,2006. Juyang Weng,Yilu Zhang and Wey−Shiuan Hwang,"Candid Covariance−free Incremental Principal Component Analysis,"IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence,vol.〜25、no.〜8、pp.〜1−16,〜2003. G.Cauwenberghs,T.Poggio,"Incremental and Decremental Support Vector Machine Learning,"Proc. Neural Information Processing,no.〜13、pp.〜409−415,2000. URL:http://citeseer.ist.psu.edu/454996.html 最終アクセス日:2007年5月15日
(1)定常のパターンや非定常のパターンそのものと入力パターンを照合する方法
(2)定常のパターンや非定常のパターンを確率的にモデル化し、入力パターンがモデルに一致する確率を求める方法
(3)非線形識別手法であるSVM(サポートベクターマシン)を利用し、入力パターンが学習によって作成した識別空間の定常と非定常のどちら側に存在するかで識別する方法
などがある。
問題1
PCAの部分空間を更新するには、通常はそれまでの入力データをすべて記憶しておかなくてはならない。SVMの識別軸の更新についても同様である。このため、大量のメモリが必要になる。
問題2
PCAの部分空間に対して逐次学習を行う場合、逐次学習の前後で異なる部分空間に射影されたベクトル(PCA特徴とする)が生成される。つまり、逐次学習前の部分空間への射影で生成されたPCA特徴と、逐次学習後の部分空間への射影で生成されたPCA特徴とは、同じ尺度で比較ができない。
前記問題1を解決する手段として、
PCAの部分空間はインクリメンタルPCAによって、SVMの識別空間はインクリメンタルSVMによって、いずれも逐次更新する。この場合、記憶するのはPCAによって少ない次元数で表現されたサポートベクタのみでよく、高次元の入力特徴をすべて保存しておく必要がない。
少ない数の上位の固有値で充分な寄与率が得られるという条件のもとではSVMの評価関数の最適化計算におけるベクトル間の距離尺度が変わらないことを利用する。
(2)また、入力サンプルを逐次的に反映して識別軸を更新可能な、PCAによる次元圧縮特徴を入力としてSVMによる学習を行う識別系が構築できる。PCAの部分空間はインクリメンタルPCAによって、SVMの識別空間はインクリメンタルSVMによって、いずれも逐次更新することができるので、入力サンプルが増加するほど精度が増す。
まず特徴ベクトルxnが入力されると、部分空間Un-1はUnに更新される(ステップS1;更新(1))。SVMの識別関数に必要となる、サポートベクタ群は部分空間への投影によって次元圧縮された状態で記憶されているが、このサポートベクタ群Un-1XSV n-1をUnXSV n-1に更新する(ステップS2;更新(2))。
Claims (6)
- 1サンプルごと、或いは少数のサンプルごとに逐次入力されるデータから統計的な解析によって非定常状態を検出する装置であって、
入力データからインクリメンタルPCA(主成分分析)のアルゴリズムを用いて統計的な処理によって特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、前記生成された特徴ベクトルを用いてインクリメンタルSVM(サポートベクターマシン)のアルゴリズムにより非定常状態を検出する識別手段とから成り、
前記特徴ベクトル生成手段は特徴空間モデル記憶部を有し、
前記識別手段は識別辞書モデル記憶部を有し、
前記特徴ベクトル生成手段は、入力データが入力されるごとに、それを構成する所定フレームを、前記特徴空間モデル記憶部に記憶されている特徴空間モデルに新たに加えて当該特徴空間モデルを更新し、前記入力データの特徴ベクトルを、前記更新された特徴空間モデルに射影して次元圧縮した特徴ベクトルを求め、前記識別辞書モデル記憶部に記憶されている、入力ベクトルを更新前の特徴空間モデルに射影した形のサポートベクタ群を、前記更新された特徴空間モデルに射影したサポートベクタ群に更新し、
前記識別手段は、前記次元圧縮した特徴ベクトルが入力されるごとに前記識別辞書モデル記憶部に記憶されているサポートベクタ群を更新し、該更新による非定常判定のインクリメンタルSVMの関数に基づいて非定常状態を検出する
ことを特徴とする逐次更新型非定常検出装置。 - 前記入力データは映像の変化領域抽出に基づく時空間データであることを特徴とする請求項1に記載の逐次更新型非定常検出装置。
- 特徴ベクトル生成手段および識別手段を備え、1サンプルごと、或いは少数のサンプルごとに逐次入力されるデータからインクリメンタルPCA(主成分分析)のアルゴリズムを用いて統計的な解析によって、インクリメンタルSVM(サポートベクターマシン)のアルゴリズムにより非定常状態を検出する方法であって、
前記特徴ベクトル生成手段が、入力データが入力されるごとに、それを構成する所定フレームを、特徴空間モデル記憶部に記憶されている特徴空間モデルに新たに加えて当該特徴空間モデルを更新する第1の更新ステップと、
前記特徴ベクトル生成手段が、前記入力データの特徴ベクトルを、前記更新された特徴空間モデルに射影して次元圧縮した特徴ベクトルを求めるステップと、
前記特徴ベクトル生成手段が、識別辞書モデル記憶部に記憶されている、入力ベクトルを更新前の特徴空間モデルに射影した形のサポートベクタ群を、前記更新された特徴空間モデルに射影したサポートベクタ群に更新する第2の更新ステップと、
前記識別手段が、前記次元圧縮した特徴ベクトルが入力されるごとに前記識別辞書モデル記憶部に記憶されているサポートベクタ群を更新する第3の更新ステップと、
前記識別手段が、前記第3の更新ステップの更新による非定常判定のインクリメンタルSVMの関数に基づいて非定常状態を検出するステップと
を備えたことを特徴とする逐次更新型非定常検出方法。 - 前記入力データは映像の変化領域抽出に基づく時空間データであることを特徴とする請求項3に記載の逐次更新型非定常検出方法。
- コンピュータを、請求項1または2に記載の特徴ベクトル生成手段および識別手段として機能させる逐次更新型非定常検出プログラム。
- 請求項5に記載の逐次更新型非定常検出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2007162834A JP4573857B2 (ja) | 2007-06-20 | 2007-06-20 | 逐次更新型非定常検出装置、逐次更新型非定常検出方法、逐次更新型非定常検出プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2007162834A JP4573857B2 (ja) | 2007-06-20 | 2007-06-20 | 逐次更新型非定常検出装置、逐次更新型非定常検出方法、逐次更新型非定常検出プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2009003638A JP2009003638A (ja) | 2009-01-08 |
JP4573857B2 true JP4573857B2 (ja) | 2010-11-04 |
Family
ID=40319971
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2007162834A Expired - Fee Related JP4573857B2 (ja) | 2007-06-20 | 2007-06-20 | 逐次更新型非定常検出装置、逐次更新型非定常検出方法、逐次更新型非定常検出プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4573857B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102015207415A1 (de) * | 2015-04-23 | 2016-10-27 | Adidas Ag | Verfahren und Gerät zum Verknüpfen von Bildern in einem Video einer Aktivität einer Person mit einem Ereignis |
JP6855826B2 (ja) * | 2017-02-14 | 2021-04-07 | 富士通株式会社 | 判定装置、判定方法および判定プログラム |
US10984334B2 (en) * | 2017-05-04 | 2021-04-20 | Viavi Solutions Inc. | Endpoint detection in manufacturing process by near infrared spectroscopy and machine learning techniques |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006079272A (ja) * | 2004-09-08 | 2006-03-23 | National Institute Of Advanced Industrial & Technology | 異常動作検出装置および異常動作検出方法 |
-
2007
- 2007-06-20 JP JP2007162834A patent/JP4573857B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006079272A (ja) * | 2004-09-08 | 2006-03-23 | National Institute Of Advanced Industrial & Technology | 異常動作検出装置および異常動作検出方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2009003638A (ja) | 2009-01-08 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
WO2021093468A1 (zh) | 视频分类方法、模型训练方法、装置、设备及存储介质 | |
JP4369961B2 (ja) | 異常検知装置及び異常検知プログラム | |
US9824296B2 (en) | Event detection apparatus and event detection method | |
CN110431560B (zh) | 目标人物的搜索方法和装置、设备和介质 | |
US10402741B2 (en) | Analytic system based on multiple task learning with incomplete data | |
CN109086873B (zh) | 递归神经网络的训练方法、识别方法、装置及处理设备 | |
DK2377044T3 (en) | DETECTING ANORMAL EVENTS USING A LONG TIME MEMORY IN A VIDEO ANALYSIS SYSTEM | |
Dutta et al. | Online detection of abnormal events using incremental coding length | |
CN105069424B (zh) | 面部快速识别***和方法 | |
US20180232904A1 (en) | Detection of Risky Objects in Image Frames | |
Li et al. | Abnormal behavior detection via sparse reconstruction analysis of trajectory | |
US10699207B2 (en) | Analytic system based on multiple task learning with incomplete data | |
Huo et al. | Abnormal event detection via multi-instance dictionary learning | |
JP2010231254A (ja) | 画像解析装置、画像解析方法およびプログラム | |
Hu et al. | Anomaly detection based on local nearest neighbor distance descriptor in crowded scenes | |
KR20190079110A (ko) | 자가학습 기반의 모니터링 영상 분석 장치 및 방법 | |
Wang et al. | Online detection of abnormal events in video streams | |
JP4573857B2 (ja) | 逐次更新型非定常検出装置、逐次更新型非定常検出方法、逐次更新型非定常検出プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体 | |
JP4572175B2 (ja) | 非定常映像検出装置,非定常映像検出方法及びその方法を実装したプログラム | |
CN113553577B (zh) | 基于超球面变分自动编码器的未知用户恶意行为检测方法及*** | |
US8073963B1 (en) | Data stream change detector | |
JP2010128947A (ja) | 非定常度推定装置、非定常度推定方法、非定常度推定プログラム | |
WO2021152547A1 (en) | Method and system for localization with supervision | |
CN108804981B (zh) | 基于长时间视频序列背景建模框架的运动目标检测方法 | |
CN111860070A (zh) | 识别发生改变的对象的方法和装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20090616 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20100422 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20100511 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20100707 |
|
RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20100713 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20100810 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20100817 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130827 Year of fee payment: 3 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |