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[A-8-09]骨格推定に基づく監視カメラ映像の異常行動自動検知
◎△Kosuke Matsumoto1, Akiyoshi Hizukuri2, Ryohei Nakayama1 (1. Ritsumeikan Univ., 2. Yokohama City University)
Keywords:
Anomaly Detection,Multi-person Action Analysis,Skeleton estimation
近年，刑法犯認知件数は増加傾向にあり，犯罪抑止および早期発見を目的として，公共空間を中心に多くの監視カメラが設置されている．しかし，監視映像を人手で常時確認することは多大な時間と労力を要するため，異常行動を自動検知するシステムの開発が求められている．従来の人物骨格を用いた異常検知手法では，個人の骨格運動に基づく異常検知は可能である一方，暴力行動における加害者・被害者の関係性のような複数人物間の相互作用を十分に考慮できないという問題がある．そこで本研究では，骨格を用いた異常検知手法であるCOSKADにMulti-person Panoramic GCN（MP-GCN）を導入し，複数人物間の関係性を考慮した異常行動検知手法を提案する．提案手法では，入力動画から人物骨格を抽出し，骨格の信頼度および動きに基づいて対象人物を選択する．その後，骨格情報をjoint，bone，joint motion，bone motionの4つのブランチに分け，空間的関係，時間的変化，および重要な人物・関節を考慮した特徴抽出を行う．学習時には正常データの潜在ベクトルが中心付近に集まるように学習し，評価時には潜在ベクトルと中心との距離を異常度として算出する．評価実験の結果，提案手法のAUROCは66.6%を示し，複数人物間の関係性を考慮することが異常行動検知に有効である可能性が示された．