(57)【要約】【課題】時空間における軌跡をより精度を向上させて学習・認識する。【解決手段】移動軌跡をＨＭＭに基づいた方法により学習認識する軌跡学習認識装置において、レベルビルディング法、距離・長さ・ラベル点による判断、スレッショルドモデル、およびサポートベクターマシンを用いることにより、入力された移動軌跡に過度な変化が含まれているときのＨＭＭの学習認識の低下を抑制することができる。【選択図】図１
2010250647.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
軌跡学習認識装置が行う、移動軌跡を学習認識する軌跡学習認識方法であって、
時系列画像を入力し、当該時系列画像から移動軌跡を取得するステップと、
前記移動軌跡を解析する領域を複数の領域に分割し、当該複数の領域のそれぞれに異なる番号を付与するステップと、
前記複数の領域に付与された番号を前記移動軌跡に対応させて時系列順に取得し、前記移動軌跡を１次元シンボル列に変換するステップと、
前記１次元シンボル列に基づいて学習対象の移動軌跡に対応する隠れマルコフモデルパラメータを推定し、学習した移動軌跡に対応する隠れマルコフモデルパラメータを蓄積する蓄積手段に蓄積するステップと、
前記蓄積手段から前記隠れマルコフモデルパラメータを読み出して前記１次元シンボル列の尤度を算出し、当該尤度のうち最大の尤度を有する前記隠れマルコフモデルパラメータに対応する前記移動軌跡を認識結果として認識するステップと、を有し、
前記隠れマルコフモデルパラメータを推定するステップはサポートベクターマシンを用い、
前記移動軌跡を認識するステップはレベルビルディング法を用いるとともに、当該レベルビルディング法を適用する際の前記１次元シンボル列を分解する判断材料として、前記１次元シンボル列を分解した隣接する２つの軌跡の距離、前記分解した軌跡の長さ及び前記分解した軌跡の開始点と終点に付与された番号に基づいた基準を加え、意味情報の低いと考えられる軌跡を排除するためのスレッショルドモデルを適用すること
を特徴とする軌跡学習認識方法。
【請求項２】
前記移動軌跡を解析する領域にランドマークを設定し、入力された移動軌跡が当該ランドマーク間を移動する順序を認識結果とすることを特徴とする請求項１記載の軌跡学習認識方法。
【請求項３】
時系列画像を入力し、当該時系列画像から移動軌跡を取得する入力手段と、
前記移動軌跡を解析する領域を複数の領域に分割し、当該複数の領域のそれぞれに異なる番号を付与する領域分割手段と、
前記複数の領域に付与された番号を前記移動軌跡に対応させて時系列順に取得し、前記移動軌跡を１次元シンボル列に変換する変換手段と、
学習した移動軌跡に対応する隠れマルコフモデルパラメータを蓄積する蓄積手段と、
前記１次元シンボル列に基づいて学習対象の移動軌跡に対応する隠れマルコフモデルパラメータを推定し、前記蓄積手段に蓄積する学習手段と、
前記蓄積手段から前記隠れマルコフモデルパラメータを読み出して前記１次元シンボル列の尤度を算出し、当該尤度のうち最大の尤度を有する前記隠れマルコフモデルパラメータに対応する前記移動軌跡を認識結果とする認識手段と、を有し、
前記学習手段はサポートベクターマシンを用い、
前記認識手段はレベルビルディング法を用いるとともに、当該レベルビルディング法を適用する際の前記１次元シンボル列を分解する判断材料として、前記１次元シンボル列を分解した隣接する２つの軌跡の距離、前記分解した軌跡の長さ及び前記分解した軌跡の開始点と終点に付与された番号に基づいた基準を加え、意味情報の低いと考えられる軌跡を排除するためのスレッショルドモデルを適用すること
を特徴とする軌跡学習認識装置。
【請求項４】
前記移動軌跡を解析する領域にランドマークを設定し、入力した移動軌跡が当該ランドマーク間を移動する順序を認識結果とすることを特徴とする請求項３記載の軌跡学習認識装置。
【請求項５】
請求項１又は２に記載した軌跡学習認識方法における各ステップをコンピュータに実行させるための軌跡学習認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動軌跡を学習認識する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータビジョン（Computer Vision：ＣＶ）では、人や車などを対象とした知的な監視システムや追跡システムなどの研究開発が盛んとなっている。実環境における映像シーンを通じて、歩行者などの移動軌跡から意味情報を得るためにはさまざまな方法が考えられるが、環境外乱に耐性のある対象の追跡法と時空間的な学習認識法などが必要である。
【０００３】
例えば、手の動作についてはカラーグローブ装着による色相情報の追跡法が知られている。また、時系列データに対する時間伸縮性に強い隠れマルコフモデル（Hidden Markov Model：ＨＭＭ）を用いた学習認識法が知られている。さらに、複雑な背景から手や歩行者を追跡する方法として、ＣＯＮＤＥＮＳＡＴＩＯＮ，ＭＣＭＣなどの確率モデルも広く適用されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】L. R. Rabiner, S. E. Levinson, "A Speaker-Independent, Syntax-Directed, Connected Word Recognition System Based on Hidden Markov Models and Level Building", IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, June 1985, Vol. ASSP-33, No. 3, p.561-573
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、学習認識法にＨＭＭを適用する場合、主に２つの課題がある。
【０００６】
一つは、時系列的な画像特徴量からシンボルへ対応付ける問題である。人の動きについては、例えば、部屋の中に小領域のランドマークを仮想的に設定し、そこにシンボル番号を割り付けておく方法がある。しかしながら、任意の領域での適用方法及びシンボル割り付けシステムについては知られていない。これらの機能は、複雑な実環境への対応策の一つにつながると考えられる。
【０００７】
もう一つは、学習データが事前に十分揃っていないと認識率の低下を招くという問題である。これについては、モデルの次元数によりある程度改善を図ることができるが、さらに工夫を要するものである。
【０００８】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、その課題とするところは、時空間における軌跡をより精度を向上させて学習・認識することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
第１の本発明に係る軌跡学習認識方法は、軌跡学習認識装置が行う、移動軌跡を学習認識する軌跡学習認識方法であって、時系列画像を入力し、当該時系列画像から移動軌跡を取得するステップと、移動軌跡を解析する領域を複数の領域に分割し、当該複数の領域のそれぞれに異なる番号を付与するステップと、複数の領域に付与された番号を移動軌跡に対応させて時系列順に取得し、移動軌跡を１次元シンボル列に変換するステップと、１次元シンボル列に基づいて学習対象の移動軌跡に対応する隠れマルコフモデルパラメータを推定し、学習した移動軌跡に対応する隠れマルコフモデルパラメータを蓄積する蓄積手段に蓄積するステップと、蓄積手段から隠れマルコフモデルパラメータを読み出して１次元シンボル列の尤度を算出し、当該尤度のうち最大の尤度を有する隠れマルコフモデルパラメータに対応する移動軌跡を認識結果として認識するステップと、を有し、隠れマルコフモデルパラメータを推定するステップはサポートベクターマシンを用い、移動軌跡を認識するステップはレベルビルディング法を用いるとともに、当該レベルビルディング法を適用する際の１次元シンボル列を分解する判断材料として、１次元シンボル列を分解した隣接する２つの軌跡の距離、分解した軌跡の長さ及び分解した軌跡の開始点と終点に付与された番号に基づいた基準を加え、意味情報の低いと考えられる軌跡を排除するためのスレッショルドモデルを適用することを特徴とする。
【００１０】
上記軌跡学習認識方法において、移動軌跡を解析する領域にランドマークを設定し、入力された移動軌跡が当該ランドマーク間を移動する順序を認識結果とすることを特徴とする。
【００１１】
第２の本発明に係る軌跡学習認識装置は、時系列画像を入力し、当該時系列画像から移動軌跡を取得する入力手段と、移動軌跡を解析する領域を複数の領域に分割し、当該複数の領域のそれぞれに異なる番号を付与する領域分割手段と、複数の領域に付与された番号を移動軌跡に対応させて時系列順に取得し、移動軌跡を１次元シンボル列に変換する変換手段と、学習した移動軌跡に対応する隠れマルコフモデルパラメータを蓄積する蓄積手段と、１次元シンボル列に基づいて学習対象の移動軌跡に対応する隠れマルコフモデルパラメータを推定し、蓄積手段に蓄積する学習手段と、蓄積手段から隠れマルコフモデルパラメータを読み出して１次元シンボル列の尤度を算出し、当該尤度のうち最大の尤度を有する隠れマルコフモデルパラメータに対応する移動軌跡を認識結果とする認識手段と、を有し、学習手段はサポートベクターマシンを用い、認識手段はレベルビルディング法を用いるとともに、当該レベルビルディング法を適用する際の１次元シンボル列を分解する判断材料として、１次元シンボル列を分解した隣接する２つの軌跡の距離、分解した軌跡の長さ及び分解した軌跡の開始点と終点に付与された番号に基づいた基準を加え、意味情報の低いと考えられる軌跡を排除するためのスレッショルドモデルを適用することを特徴とする。
【００１２】
上記軌跡学習認識装置において、移動軌跡を解析する領域にランドマークを設定し、入力した移動軌跡が当該ランドマーク間を移動する順序を認識結果とすることを特徴とする。
【００１３】
第３の本発明に係る軌跡学習認識プログラムは、上記軌跡学習認識方法における各ステップをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、時空間における軌跡をより精度を向上させて学習・認識することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】一実施の形態における軌跡学習認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明を用いたＧＵＩシステムにおいて仮想的な壁を設定する操作画面を示す図である。
【図３】仮想的な壁を横切った歩行者を検出した画面を示す図である。
【図４】本発明を用いたＧＵＩシステムにおいて進入禁止領域を設定する操作画面を示す図である。
【図５】進入禁止領域を通過した歩行者を検出した画面を示す図である。
【図６】解析領域に設定したランドマークを移動する順番についての学習認識実験の画面を示す図である。
【図７】図６の認識結果の画面を示す図である。
【図８】解析領域を分割した様子を示す図である。
【図９】本発明を用いたＧＵＩシステムにおいて移動軌跡を学習させる画面を示す図である。
【図１０】本発明を用いたＧＵＩシステムにおいて別の移動軌跡を学習させる画面を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
【００１７】
図１は、本実施の形態における軌跡学習認識装置の構成を示すブロック図である。同図に示す軌跡学習認識装置は、時系列データ入力部１００、データ蓄積部１１０、領域分割部１２０、シンボル変換部１３０、学習部１４０、認識部１５０、表示部１６０、およびモデル蓄積部１７０を有する。軌跡学習認識装置は、演算処理装置、記憶装置、メモリ等を備えたコンピュータにより構成して、各部の処理がプログラムによって実行されるものとしてもよい。このプログラムは軌跡学習認識装置が備える記憶装置に記憶されており、磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等の記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。以下、各部の処理の概要について説明する。
【００１８】
時系列データ入力部１００は、移動体の時系列画像を入力し、データ蓄積部１１０に蓄積させる。
【００１９】
領域分割部１２０は、データ蓄積部１１０に蓄積した時系列画像における移動軌跡を解析する領域を複数の領域に分割し、分割した各領域に番号を付与する。
【００２０】
シンボル変換部１３０は、データ蓄積部１１０に蓄積した時系列画像における移動体の移動軌跡を求め、求めた移動軌跡が領域分割部１２０を分割したどの領域に対応するか判断し、対応する領域に付与された番号を時系列順に取得することによって、移動軌跡を１次元シンボル列に変換する。なお、移動体の移動軌跡についてはさまざまな方法で検出できるが、本実施の形態では簡単に、対象の移動体の重心を検出し、その重心の移動軌跡を用いた。
【００２１】
学習部１４０は、１次元シンボル列に基づいてＨＭＭを用いて移動軌跡を学習し、学習した移動軌跡に対応するＨＭＭをモデル蓄積部１７０に蓄積させる。
【００２２】
認識部１５０は、モデル蓄積部１７０に蓄積されたＨＭＭと１次元シンボル列の尤度を算出し、最大尤度となるＨＭＭに対応する移動軌跡を認識結果とする。
【００２３】
ＨＭＭでは、過度に変化する時系列データに追従しにくい欠点があるため、本実施の形態では、複数の方法でロバスト性を高めた。この具体的な学習認識方法については後述する。
【００２４】
表示部１６０は、認識部１５０が認識した移動軌跡の特徴、移動軌跡が表す意味情報を出力する。
【００２５】
次に、軌跡の学習・認識に用いるＨＭＭについて説明する。本実施の形態では、時系列データの学習認識に、音声認識などに広く用いられているＨＭＭを適用した。
【００２６】
ＨＭＭは学習と認識の２段階からなる。学習過程では、ＨＭＭの状態数を事前に定義する必要がある。これにより、出力確率の最適化が左右される。学習用シンボル列Ｏに対するモデルλについての尤度Ｐ（Ｏ｜λ）を最大化するための、モデルパラメータλ＝（Ａ，Ｂ，π）をどのように効率よく学習するかが問題となる。ここで、Ａは状態遷移確率、Ｂはシンボル出力確率、πは初期状態確率を表す。
【００２７】
一方、認識過程では特定のＨＭＭに対するシンボル列の確率を計算する。ＨＭＭでは、観測される時系列データに基づいて、背後の確率過程を確率的推移行列と推定する。観測されたシンボル列Ｏに対する各モデルλについて尤度Ｐ（Ｏ｜λ）を計算し、最大尤度を有するモデルλを認識結果として採用する。尤度Ｐ（Ｏ｜λ）の計算によく適用されるのが前向きと後向きの処理である。
【００２８】
前向きの処理では、前向きパラメータαt（ｉ）を次のように定義する。前向きパラメータαt（ｉ）は、時刻ｔの時にＯ1，Ｏ2，・・・，Ｏtというシンボル列を出力して状態Ｓiにいる確率を表す。
【数１】
2010250647.tif 000003
【００２９】
Ｐ（Ｏ｜λ）はαt（ｉ）を次のように推論する。
【数２】
2010250647.tif 000004
【００３０】
後向きの処理では、後向きパラメータβt（ｉ）を次のように定義する。これは、時刻ｔのときに状態Ｓiにいて、モデルλを事前情報として、時刻ｔ＋１からＴまでにＯt+1，Ｏt+2，・・・，ＯTというシンボル列を出力する確率を表す。
【数３】
2010250647.tif 000005
【００３１】
Ｐ（Ｏ｜λ）はβt（ｉ）を次のように推論する。
【数４】
2010250647.tif 000006
【００３２】
また、本実施の形態では、状態のシンボル列を推定するためにＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムを適用した。時刻ｔにおいて生成確率を最大にする状態遷移をψt（ｊ）、最適経路の生成確率をＰ*、最適経路上の最終状態をｑT*とすると、最適経路は次のように求まる。
【数５】
2010250647.tif 000007
【００３３】
モデルパラメータλ＝（Ａ，Ｂ，π）の推定にはＢａｕｍ−Ｗｅｌｃｈ法を適用する。ξt（ｉ，ｊ）は、時刻ｔにおける状態Ｓiと時刻ｔ＋１における状態Ｓjにより次のように定義される確率である。
【数６】
2010250647.tif 000008
【００３４】
また、γt（ｉ）は、時刻ｔにおける状態Ｓi、観測データ、モデルにより次のように定義される確率である。
【数７】
2010250647.tif 000009
【００３５】
上記ξt（ｉ，ｊ），γt（ｉ）から、モデルパラメータλ＝（Ａ，Ｂ，π）は、次式のように推定される。
【数８】
2010250647.tif 000010
【００３６】
上述したＨＭＭの標準的なパラメータ推定方法だけでは過度に変化する時系列データについては十分な性能を発揮できない。そこで、本実施の形態では、レベルビルディング（Level-Building）法、距離・長さ・ラベル点による距離判断、スレッショルドモデル（Threshold Model）、およびサポートベクターマシン（Support Vector Machine：ＳＶＭ）の４つのアルゴリズムを加味することで問題の緩和を図った。
【００３７】
軌跡を認識するために、レベルビルディング法を用い、軌跡を示す認識対象のシンボル列Ｏに対するΛＷについての尤度Ｐ（Ｏ｜ΛＷ）を計算していく。ΛＷは、Ｌ個の時系列モデル（λｗ（１），λｗ（２），・・・λｗ（Ｌ））からなり、ΛＷを事後最大となるようにすべての時系列を用いて計算されて選択される。Ｗは、ｗ（１）からｗ（Ｌ）で構成される単一の時系列である。ここで、すべての時系列モデルΛＳ＝｛ΛＷ１，ΛＷ２，・・・｝（super model と称する）を定義する。ある軌跡を示す認識対象のシンボル列Ｏを単一の軌跡を示すシンボル列へ分解し、分解した軌跡それぞれに対する super model についての尤度を計算する。分解した全ての軌跡の対数尤度の和をとり、最大尤度を求めることでシンボル列Ｏを認識する。
【００３８】
また、レベルビルディング法を用いる際に、距離・長さ・ラベル点の３つの判断をさらに加える。
【００３９】
１．シンボル列Ｏを分解した軌跡の内、隣接する２本の軌跡の距離が一定以上離れている場合、軌跡をさらに分解、あるいは消去する。
【００４０】
２．分解した軌跡の長さが一定値以上の場合、軌跡をさらに分解、あるいは消去する。
【００４１】
３．分解した軌跡の距離と長さが一定値以内の場合、軌跡の開始点と終点に付されたラベル点がラベル点判断基準を満たすか否かを判断し、もし、基準を満足しない場合は分解する。具体的には、未知の軌跡（離散点）がどの領域に位置するか、つまり、軌跡の開始点と終点が複数に分割したどの領域に位置するかを判定し、基準を満たすか否か判断する。
【００４２】
また、意味情報が低いと考えられる軌跡を排除するため、スレッショルドモデルを適用した。まず、Ｍ個の意味あるモデル｛λi｜ｉ＝１，２，．．．，Ｍ｝があると仮定する。ｘをテストパターンとし、以下の処理により軌跡の排除の計算を行う。
【数９】
2010250647.tif 000011
【００４３】
そして、次の判定基準を用いる。
【数１０】
2010250647.tif 000012
【００４４】
上記は、単一のｊについてである。次に、複数のｊを用いて軌跡の排除の計算を行う。ｃi,jとｈi,jを次のように定義する。
【数１１】
2010250647.tif 000013
【００４５】
この２つの量を用いて、以下の判定基準を定義する。
【数１２】
2010250647.tif 000014
【００４６】
また、本実施の形態では、ＳＶＭを用いてＨＭＭの学習能力を向上させた。
【００４７】
次に、実施例として本発明を用いたＧＵＩシステムについて説明する。本ＧＵＩシステムは、上述したように、Ｂａｕｍ−Ｗｅｌｃｈ法によりＨＭＭのモデルパラメータを移動軌跡の状態ごとに学習し、さらに、サポートベクターマシンを用いて学習能力を向上させた。また、移動軌跡の認識の際には、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムを用い、入力された未知の移動軌跡が学習された移動軌跡との尤度確率が最大となる移動軌跡を認識させた。より複雑な移動軌跡では認識率が低下することがあるので、レベルビルディング法を用いて最大尤度となる移動軌跡を認識させた。認識率の向上と安定化のために、レベルビルディング法を用いるときに、未知の移動軌跡を分解した軌跡について、軌跡間の距離、軌跡の長さ、軌跡の開始点、終点に付与したラベル点を用いた基準などに基づく判断を加え、移動軌跡の分解などを行った。さらに、意味情報が低いと考えられる移動軌跡を排除するためにスレッショルドモデルを適用した。
【００４８】
図２は、仮想的な壁を設定する操作画面を示す図である。本ＧＵＩシステムでは、ユーザはマウスなどの入力手段により、仮想的な壁を任意の場所に設定できる。直線あるいは曲線により壁を表現でき、例えば、移動体である人がその壁を横切ったときに警報を出す。図２に示す画面の右側に仮想的な壁２１０を設定した。図３では、画面上の右から左へ移動している歩行者の移動軌跡２２０が図２で設定した仮想的な壁２１０を横切ったときに、"Cross the wall!"と警告が発せられた様子を示している。なお、歩行者の存在領域は簡単に、差分画像に得て、差分画像に現れた歩行者を囲む最大矩形領域を見つける。そして、矩形２３０の足元を歩行者の代表位置とした。
【００４９】
図４は、進入禁止領域を設定する操作画面を示す図である。本ＧＵＩシステムでは、進入禁止領域を設定でき、進入禁止領域へ入る歩行者を検出することができる。図４に示す画面に三角形の進入禁止領域３１０を設定した。図５では、画面上の下から上へ移動している歩行者の軌跡３２０が進入禁止領域３１０を通過したときに、"Enter the forbidden area!"と警告が発せられた様子を示している。なお、歩行者の移動軌跡は、上記と同様に歩行者を囲む矩形３３０の足元を代表位置として求めた。
【００５０】
図６，７は、複数のランドマークを移動する順番についての学習認識実験の画面を示す図である。本ＧＵＩシステムでは、必要な数だけ仮想的に移動する地点をランドマークとして２次元平面上に設定できる。ランドマークの大きさについての制限はない。図６では、gate, parterre, door, storeroom, garbage の５つのランドマークを設定した。また、本ＧＵＩシステムでは、ユーザがマウスを操作して移動軌跡を入力し、任意の移動軌跡を学習させることができる。ユーザが入力した移動軌跡が描くランドマークの順序を考慮することができる。ここでは、さまざまな地点移動（ランドマーク間の移動）を学習データとしてマウスを操作して入力し、それらにモデル名を付けて保存した。その後、図６に示す未知の移動軌跡４１０をＧＵＩシステムに入力し、どのような順番で歩行者が移動したかについての認識実験を行った。その結果、図７に示すように、事前に学習したモデルリストに対応して、gate_to_parterre, parterre_to_door, door_to_storeroom, storeroom_to_garbage の順番で移動したことが認識された。これは、映像をみて判断された結果と一致するものであった。
【００５１】
図８は、移動軌跡を解析する領域を分割した様子を示す図である。本実施の形態では、移動軌跡を解析する領域を１０×２０＝２００の格子に分割し、シンボル番号をそれぞれの格子に順番に割り当てた。解析領域の分割は、格子に限るものではなく、三角形など、必要に応じて任意の形状で行うことができる。
【００５２】
次に、本ＧＵＩシステムの実験結果について説明する。図９は、画像上の右（parterre）から左（storeroom）へ向かう移動軌跡５１０を学習させる様子を示す図であり、図１０は、より複雑な door, parterre, storeroom, garbage, gate の順で移動する移動軌跡５２０を学習させる様子を示す図である。事前に図９，１０に示す２つの移動軌跡５１０，５２０を学習させて、５人の人物がさまざまな移動をしたときに、どのように認識されるかについて実験した。映像を見ながら検証したところ、５０本の移動軌跡中、４６本が本ＧＵＩシステムが認識したものと一致した。これにより、本発明の有効性が示された。
【００５３】
なお、移動軌跡を検出する移動体は人に限らず、車、生物など広く適用することができる。
【００５４】
以上説明したように、本実施の形態によれば、移動軌跡をＨＭＭに基づいた方法により学習認識する軌跡学習認識装置において、レベルビルディング法、距離・長さ・ラベル点による判断、スレッショルドモデル、およびサポートベクターマシンを用いることにより、入力された移動軌跡に過度な変化が含まれているときのＨＭＭの学習認識の低下を抑制することができる。
【符号の説明】
【００５５】
１００…時系列データ入力部
１１０…データ蓄積部
１２０…領域分割部
１３０…シンボル変換部
１４０…学習部
１５０…認識部
１６０…表示部
１７０…モデル蓄積部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2010250647.tif 000021
【図８】
2010250647.tif 000022
【図９】
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【図１０】
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