Transcript ある程度明確なコンテクストをリアルタイムに抽出する

OSOITE
慶應大学
高汐研究室活動予定
慶應大学 鈴木
実空間安全・安心コンテクストのリア
ルタイム抽出
A)
群行動コンテクスト抽出アルゴリズムの開発

B)
人（群れ）の移動情報に着目 し高次の群行動コ
ンテクスト をリアルタイムに抽出
パーソナルコンテクストを考慮したDBSN問合
せモデルの開発

人の気分・雰囲気に着目しパーソナルコンテク
ストを抽出、DBSNクエリに埋め込む
群行動コンテクスト抽出
アルゴリズムの開発
プロジェクトの概要 (1/2)

映像からの不審者・不穏状況の抽出
 単なる異常検出ではなく，ある程度明確なコンテクストを
リアルタイムに抽出する
 ステレオカメラからの歩行者の移動情報に基づいて推論
する
プロジェクトの概要 (2/2)

集団・群れの認識
 無害な群れ

仲間同士，共通の意図で行動する集団
 偶発的な群れ

たまたま同一方向に移動する集団，一時的な人だかり
 挙動不審な群れ⇒

監視対象（不審度を数値化）
小競り合い、ひったくり、その他の異常
ハードウェア構成図
ネットワーク
ステレオカメラ
画像処理PC
コンテキスト
推定処理PC
コンテキスト推定結果表示
街角の歩行者
ステレオカメラシステム
歩行者コンテキスト
リアルタイム推定部
プロトタイプのターゲットコンテキスト
対象
目標とするコンテキスト
移動体個々
普通の歩行
小走り
転んだ
グループ
屯っている
こぜりあい
ひったくり
場の雰囲気
混んでいる
閑散としている
実際に推定したコンテキスト
転んだ
仲間同士で歩いている
未実装
プロジェクトの進捗

プロトタイプシステムを作成
 転ぶ、仲間同士コンテキストを2
人の歩行者について抽出

実験を行った
 リアルタイム性を満足する
 歩行者数や推定コンテキスト数
が増えるとスケールしない
z
50度°
8.3m
y
コンテキスト推定の流れ

仲間同士グループを推定する例
半分ずつオーバーラップさせて解析していく
スライドウィンドウバッファ
A: 速度ベクトルの類似度
B: 距離の平均
C: ベクトルの挟角の平均
イベント検出スレッド
（距離が一定化になるとトリガ）
ベイズモデルへの変数入力
コンテキスト推定スレッド
（検出されたイベントに対応した
コンテキストを推定）
今後の計画

推定モデルの妥当性検証
 推定精度評価実験
 評価結果による推定モデルの改善
抽出するコンテキストの検討
 歩行者の移動フローに基づくモデル生成
 コンテキスト推定に特化したタスクシステムの
実装

今後の発表予定
May 15 – 16 UBI 2008
 June 17 - 19 INSS 2008

パーソナルコンテクスト
を考慮したDBSN問合
せモデルの開発
プロジェクトの概要

パーソナルコンテキストの抽出とDBNSへの利用
 ユーザの気分や場の雰囲気をパーソナルコンテキストと
して抽出しクエリに利用
雰囲気は場に存在する気分の集合とする
心拍数、皮膚温といった
生体情報に着目
プロジェクトの進捗

プロトタイプシステムを作成
 バイタルセンサを用いた気分
の抽出
 色を用いた気分の可視化

実装、評価を行った
 バイタルセンサに基づく抽出
場の雰囲気視覚化マップ
アルゴリズムの有用性を確認
 気分以外でバイタルデータが
変わってしまう問題
気分のライフログ
今後の計画

気分等の心理状態を含むパーソナルコンテクストを
抽出するモジュール開発
 ユーザが身につけたセンサデータに着目する



GPS等による位置情報、生体センサによるバイタル情報、動きセ
ンサによるアクティビティ情報を想定
ユーザコンテクストをクエリに埋め込むDBSN問合
せモデルの詳細化と実装，ならびに評価
exPhotoを iPod touch 上に実装したものを使用