JP5228067B2 - 異常行動検知装置 - Google Patents
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Description
このような監視支援技術として、特許文献1に示されている「3次元データからの特徴量抽出方法および装置」がある。ここでは、立体高次局所自己相関特徴という動画の特徴量の抽出方法が開示されている。そして、この特徴量を行動認識や歩様認証に応用する方法が示されている。
また、非特許文献1では、立体高次局所自己相関特徴を使って、映像中の人物の行動の異常度を算出する方法が示されている。
変換行列306は主成分分析などの多変量解析によって求まる行列であり、算出方法は後述する。映像の特徴量として251次元の高次局所自己相関特徴を用いる場合には、変換行列306は(252−n)×251(n=1,2,…,251)の大きさの行列となる。そして、この行列で線形変換された特徴量は252−n次元のベクトルとなる。
ステップ404では、特徴量変換部304を用いて、ステップ402で算出した特徴量ベクトルを線形変換して新しい特徴量ベクトルを生成する。
Claims (7)
- 監視対象の映像を取得する映像取得部と、
前記映像取得部が取得した映像の異常度を算出する異常度算出部と、
前記異常度算出部が算出した異常度から異常行動が発生しているのかどうかを閾値に基
づいて判定する異常判定部とを備えた異常行動検知装置であって、
前記異常度算出部は、
前記映像の中から動きのある部分を抽出する動き抽出部と、
前記動き抽出部が生成した映像の立体高次局所自己相関特徴である251次元の第1の特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記第1の特徴量を主成分分析による線形変換で第n主成分から第251主成分で構成
される252−n次元の部分空間上の第2の特徴量に変換する特徴量変換部と、
252−n次元の前記第2の特徴量を正常行動に対する252−n次元の第3の特徴量
と比較することで異常度を算出する異常度評価部と、を備え、
前記異常行動検知装置は、前記第1の特徴量を主成分分析して第n主成分から第251
主成分で構成される部分空間で異常度を算出した場合の誤報率及び失報率と閾値との関係
を示すエラー曲線を画面上に表示させる表示部を備えることを特徴とする異常行動検知装
置。 - 請求項1において、前記エラー曲線が表示された画面上で前記閾値を選択させる入力手
段を備えることを特徴とする異常行動検知装置。 - 請求項1において、前記異常度評価部は、前記第2の特徴量と前記第3の特徴量の集合
の重心とのユークリッド距離により異常度を算出することを特徴とする異常行動検知装置
。 - 請求項1において、前記異常度評価部は、前記第2の特徴量と前記第3の特徴量の集合
のマハラノビス距離により異常度を算出することを特徴とする異常行動検知装置。 - 請求項1ないし4のいずれか1項において、前記異常判定部の判定処理に必要となる前
記閾値を判定結果が最良となるように設定する判定閾値算出部を備えることを特徴とする
異常行動検知装置。 - 請求項5において、前記判定閾値算出部は、誤報率と失報率が等しいEER(Equal Er
ror Rate),誤報率0%,失報率0%のいずれかに対応する閾値を設定することを特徴と
する異常行動検知装置。 - 請求項1ないし4のいずれか1項において、前記特徴量変換部は、誤報率と失報率が等
しいEER(Equal Error Rate)が最小となるように、前記線形変換の変換行列を生成す
ることを特徴とする異常行動検知装置。
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