(57)【要約】【課題】複数の基本行動量からなる基本行動量ベクトルから行動判別を高精度に行うモデル（識別器）を生成する。【解決手段】本発明の一態様としての最適化装置は、歩行体の位置を所定時間間隔で記録した歩行軌跡データと、前記歩行軌跡データに対応する行動を表す行動ラベルとの組を複数格納したデータベースと、前記歩行軌跡データごとに、前記歩行体の行動の特徴を表した複数の基本行動量を１つ以上の閾値パラメタを用いて計算する基本行動量計算部と、各前記歩行軌跡データから得られる複数の基本行動量と、各前記歩行軌跡データに対応する行動ラベルとを用いて、複数の基本行動量から歩行体の行動を識別する識別器を学習する学習部と、前記識別器の精度を評価する評価部と、前記識別器の精度が向上するように前記閾値パラメタの値を変更することにより前記閾値パラメタを最適化するパラメタ最適化部と、を備える。【選択図】図１
2008117293.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
歩行体の位置を所定時間間隔で記録した歩行軌跡データと、前記歩行軌跡データに対応する行動を表す行動ラベルとの組を複数格納したデータベースと、
１つ以上の閾値パラメタを用いて前記歩行軌跡データごとに前記歩行体の行動の特徴を表した複数の基本行動量を計算する基本行動量計算部と、
各前記歩行軌跡データから得られる複数の基本行動量と、各前記歩行軌跡データに対応する行動ラベルとを用いて、複数の基本行動量から歩行体の行動を識別する識別器を学習する学習部と、
前記識別器の精度を評価する評価部と、
前記識別器の精度が向上するように前記閾値パラメタの値を変更することにより前記閾値パラメタを最適化するパラメタ最適化部と、
を備えた最適化装置。
【請求項２】
前記パラメタ最適化部は、ある閾値パラメタを残りの閾値パラメタの値を固定して最適化し、前記ある閾値パラメタの最適化した後、別の閾値パラメタを前記ある閾値パラメタを含む残りの閾値パラメタを固定して最適化することを特徴とする請求項１に記載の最適化装置。
【請求項３】
前記パラメタ最適化部は、計算のために使用される基本行動量の個数が小さい閾値パラメタの順番に最適化を行うことを特徴とする請求項２に記載の最適化装置。
【請求項４】
前記基本行動量計算部は、
前記歩行軌跡データから各隣接する位置間の距離を計算する処理、
第１閾値パラメタより小さい距離が第２閾値パラメタに示される回数以上連続して隣接している位置間を、前記歩行体が停止している位置間として検出する処理、
前記第１閾値パラメタ以上かつ第３閾値パラメタ以下の距離をもつ位置間を前記歩行体が歩行している位置間として検出する処理、
前記第３閾値パラメタより大きい距離をもつ位置間を、前記歩行体が走行している位置間として検出する処理、
前記歩行軌跡データから各隣接する位置間の方向ベクトルを計算する処理、
隣接する方向ベクトル同士がなす角度が第４閾値パラメタ以上である方向ベクトル同士を検出する処理、
を含むことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか一項に記載の最適化装置。
【請求項５】
各前記歩行軌跡データから計算された各隣接する位置間の距離の集合をクラスタリングして２つのグループに分割し、各グループにおける前記距離の平均およびばらつきを用いて、前記第１閾値パラメタおよび前記第３閾値パラメタの初期値を計算する初期パラメタ計算部をさらに備えたことを特徴とする請求項４に記載の最適化装置。
【請求項６】
前記第２閾値パラメタの初期値および前記第４閾値パラメタの初期値を入力する初期パラメタ入力部をさらに備えたことを特徴とする請求項４に記載の最適化装置。
【請求項７】
歩行体の位置を所定時間間隔で記録した歩行軌跡データと、前記歩行軌跡データに対応する行動を表す行動ラベルとの組を複数格納したデータベースを用意し、
１つ以上の閾値パラメタを用いて前記歩行軌跡データごとに前記歩行体の行動の特徴を表した複数の基本行動量を計算し、
各前記歩行軌跡データから得られる複数の基本行動量と、各前記歩行軌跡データに対応する行動ラベルとを用いて、複数の基本行動量から歩行体の行動を識別する識別器を学習し、
前記識別器の精度を評価し、
前記識別器の精度が向上するように前記閾値パラメタの値を変更することにより前記閾値パラメタを最適化する、最適化方法。
【請求項８】
歩行体の位置を所定時間間隔で記録した歩行軌跡データと、前記歩行軌跡データに対応する行動を表す行動ラベルとの組を複数格納したデータベースにアクセスするステップと、
１つ以上の閾値パラメタを用いて前記歩行軌跡データごとに前記歩行体の行動の特徴を表した複数の基本行動量を計算するステップと、
各前記歩行軌跡データから得られる複数の基本行動量と、各前記歩行軌跡データに対応する行動ラベルとを用いて、複数の基本行動量から歩行体の行動を識別する識別器を学習するステップと、
前記識別器の精度を評価するステップと、
前記識別器の精度が向上するように前記閾値パラメタの値を変更することにより前記閾値パラメタを最適化するステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、最適化装置、方法およびプログラムに関し、例えば電子デバイス等を用いて収集された歩行軌跡データから該当歩行者の行動を識別する技術の精度向上に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
人間の実空間における行動判別技術は、重要な研究開発の対象であり様々なモデルが提案されている。
【０００３】
行動判別技術の応用範囲は多様であり、例としては介護施設等における見守り技術や、各種施設における不審者発見技術、また小売店舗における顧客行動分析技術が挙げられる。
【０００４】
行動判別技術として、本件出願人は、未公開先願に係る特許出願第2006-59923号にて、歩行体の歩行軌跡データから複数の基本行動量からなる基本行動量ベクトルを計算し、計算した基本行動量ベクトルから行動判別を行う仕組みに関する技術を提案している。
【０００５】
実用的なシステム、例えば防犯や見守りに代表される製品に、上記提案手法を適用する場合、行動判別の精度向上は、必須の条件である。行動判別の精度向上には、以下の困難がある。
【０００６】
[１]歩行体を観測する観測デバイスおよび観測する環境に依存した、基本行動量そのものの精度の低さ
[２]個人ごとの「歩き方」の差の吸収
これらの解決には、それぞれの場合ごとに、より詳細な部分モデルを構築することが必要である。しかし個々の現象に対して十分なデータを確保することは現実的ではない。
【特許文献１】特開平8-329247公報
【特許文献２】特開2004-191095公報
【特許文献３】特開2004-298285公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、複数の基本行動量からなる基本行動量ベクトルから行動判別を高精度に行うモデル（識別器）を生成可能な最適化装置、方法およびプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様としての最適化装置は、
歩行体の位置を所定時間間隔で記録した歩行軌跡データと、前記歩行軌跡データに対応する行動を表す行動ラベルとの組を複数格納したデータベースと、
１つ以上の閾値パラメタを用いて前記歩行軌跡データごとに前記歩行体の行動の特徴を表した複数の基本行動量を計算する基本行動量計算部と、
各前記歩行軌跡データから得られる複数の基本行動量と、各前記歩行軌跡データに対応する行動ラベルとを用いて、複数の基本行動量から歩行体の行動を識別する識別器を学習する学習部と、
前記識別器の精度を評価する評価部と、
前記識別器の精度が向上するように前記閾値パラメタの値を変更することにより前記閾値パラメタを最適化するパラメタ最適化部と、
を備える。
【０００９】
本発明の一態様としての最適化方法は、
歩行体の位置を所定時間間隔で記録した歩行軌跡データと、前記歩行軌跡データに対応する行動を表す行動ラベルとの組を複数格納したデータベースを用意し、
１つ以上の閾値パラメタを用いて前記歩行軌跡データごとに前記歩行体の行動の特徴を表した複数の基本行動量を計算し、
各前記歩行軌跡データから得られる複数の基本行動量と、各前記歩行軌跡データに対応する行動ラベルとを用いて、複数の基本行動量から歩行体の行動を識別する識別器を学習し、
前記識別器の精度を評価し、
前記識別器の精度が向上するように前記閾値パラメタの値を変更することにより前記閾値パラメタを最適化する。
【００１０】
本発明の一態様としてのプログラムは、
歩行体の位置を所定時間間隔で記録した歩行軌跡データと、前記歩行軌跡データに対応する行動を表す行動ラベルとの組を複数格納したデータベースにアクセスするステップと、
１つ以上の閾値パラメタを用いて前記歩行軌跡データごとに前記歩行体の行動の特徴を表した複数の基本行動量を計算するステップと、
各前記歩行軌跡データから得られる複数の基本行動量と、各前記歩行軌跡データに対応する行動ラベルとを用いて、複数の基本行動量から歩行体の行動を識別する識別器を学習するステップと、
前記識別器の精度を評価するステップと、
前記識別器の精度が向上するように前記閾値パラメタの値を変更することにより前記閾値パラメタを最適化するステップと、
をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明により、複数の基本行動量からなる基本行動量ベクトルから行動判別を高精度に行うモデル（識別器）を生成できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
図１は、本発明の一実施の形態にしたがった最適化装置の構成を示すブロック図である。図２は、図１の最適化装置により行われる処理の全体の流れを示す図である。
【００１３】
歩行軌跡データベース（ＤＢ：DataBase）１１は、歩行体の位置を所定時間間隔で記録した歩行軌跡データと、歩行軌跡データに対応する行動を表す行動ラベルとの組を複数格納している。歩行軌跡データは例えばデジタルビデオカメラなどによって取得される。行動ラベルは例えばデジタルビデオカメラの撮影内容に基づいて観測者によって付与され、または本人に対するインタビューに基づいて付与される。
【００１４】
歩行軌跡データＴは具体的には、以下の形式（１）によって表される、2次元座標の系列である。
【数１】
2008117293.tif 000003
【００１５】
Tは歩行者1名の1つの行動に対して1つ定義される。各歩行軌跡データと、これに対応する行動とが一対一に対応付けられている。
【００１６】
ｘ座標およびｙ座標からなる各ｚ座標は、観測時点における歩行者の位置を表している。Ｔの長さ（要素数）Ｎは、歩行軌跡ごとに異なっているのが一般的である。
【００１７】
基本行動量計算部１２は、各歩行軌跡データから、一般的なパターン認識における特徴量ベクトルＥを計算する（図２のＳ１）。本実施の形態では、特徴量ベクトルとして、図３に示す、９つの基本行動量、すなわち停止時間ST,停止回数SE,歩行時間WT,走行時間RT,方向転換回数CE,角度変化量和Q,角度変化量絶対値和QA,重心集合ベクトルG,停止直前平均速度BSからなる基本行動量ベクトルＥ＝（ST, SE, WT, RT, CE, Q, QA, G, BS）を計算する。以下基本行動量ベクトルの計算方法について詳細に説明する。
【００１８】
図４は、基本行動量計算部１２の詳細構成を示すブロック図である。基本行動量計算部１２は4つのモジュール、すなわちデータ前処理部３１、基本行動列計算部３２、第１計算部３３、第２計算部３４からなる。
【００１９】
図５はデータ前処理部３１による処理の流れを説明するフローチャートである。
【００２０】
データ前処理部３１には、歩行軌跡データが入力される。図６の左側に歩行軌跡データの一例が示される。
【００２１】
S11において、データ前処理部３１は、図６の右側に示すように、歩行軌跡データから、方向ベクトル列V={v1,v2,…vN-2,vN-1}を求める。Vの各要素は、歩行軌跡データにおける各組間で定義される方向ベクトルであり、vi=zi+1-ziで計算される。図６の例では、i=1の場合、v1=x2-x1=(2.0-3.2)-(1.0,1.0)=(1.0,2.2)となる。
【００２２】
S12では、データ前処理部３１は、方向ベクトル列Vを用いて、ノルム列D={d1,d2,…dN-2,dN-1}を計算する。ノルム列Dの計算例を図７に示す。ノルム列Dの計算では、方向ベクトル列の各要素の「長さ」をノルム列Dの各要素として求める。すなわち、方向ベクトル列Vのi番目の要素をvi=(ai,bi)とすると、ノルム列Dのi番目の要素は、
【数２】
2008117293.tif 000004
で計算される。図７の例では、i=1の場合、d1=(12+2.22)1/2=2.417である。
【００２３】
図８は、基本行動列計算部３２による処理の流れを示すフローチャートである。
【００２４】
S21において、ノルム列Dを用いて、停止行動列S={s1,s2,…sN-2,sN-1}の計算を行う。停止行動列Sの計算例を図９に示す。停止行動列は0または1の列であり、要素siの添え字iは、デジタルビデオデータにおける該当するフレーム間にあたる。直感的には歩行者が停止している（歩行も走行もしていない）フレーム間は停止行動列の要素は1となり、停止していないフレーム間は0となる。
【００２５】
停止行動列Sにおける各要素の値の判別は、閾値パラメタθ１と、任意に与えるフレーム数を表す閾値パラメタθ２とに基づいて行われる。図１の装置の動作において、第1回目の処理では、パラメタθ１、θ２ は、初期パラメタ計算部１３によって決定されるが、初期パラメタ計算部１３の詳細は後述する。停止時間列Sの要素siは、ノルム列の対応する要素diを含む連続したθ２個の要素がいずれもθ１を下回る場合に、1となる。図９にはθ１=3、フレーム数θ２=2の例が示される。例えばi=4では、d4=2.546は３より小さく、またd4の前のd3=2.759も３より小さい。すなわち連続する２（=θ２）個のノルム列の要素がいずれも３より小さい。よって、d4=1となる。また、i=1では、d1=2.417は３より小さく、またd1の後のd2=2.147も３より小さい。すなわち連続する２個のノルム列の要素がいずれも３より小さい。よって、d1=1となる。
【００２６】
S22では、ノルム列Dと停止行動列Sとを用いて、歩行行動列W={w1,w2,…wN-2,wN-1}の計算を行う。歩行行動列Wの計算例を図１０に示す。
【００２７】
歩行行動列Wの計算は閾値パラメタθ３に基づいて行われる。図１の装置の動作において、第1回目の処理では、パラメタθ３は、初期パラメタ計算部１３によって決定されるが、初期パラメタ計算部１３の詳細は後述する。停止行動列Sの要素si=1である場合、時点iでは既に歩行者の行動が定まっているものと判断し（歩行していないと判断し）自動的にwi=0とする。停止行動列Sの要素si=0である場合は、ノルム列Dの要素diがθ３以下ならば歩行者が歩いていると判断してwi=1とし、θ３を超えるならば歩いていないと判断して（走っていると判断して）wi=0とする。例えば、s1〜s4はいずれも1であるため、w1〜w4は自動的に0とする。一方、i=5の場合、s5=0であり、またd5=3.007(≦4.0)であるため、w5=1となる。i=7の場合、s7=0であり、またd7=5.385(>4.0)であるため、w7=0となる。
【００２８】
S23では、停止行動列Sと歩行行動列Wとを用いて、走行行動列R={r1,r2,…rN-2,rN-1}の計算を行う。走行行動列Rの計算例を図１１に示す。
【００２９】
走行行動列Rの各要素は、停止行動列Sおよび歩行行動列Wにおいてsi=0かつwi=0であれば、歩行者は走っていると判断し、ri=1とする。すなわち、停止行動列Sの要素si=0であり、ノルム列Dの要素diがθ３より大きいならば歩行者が走行していると判断してri=1とする。一方、si=1あるいはwi=1の場合は、歩行者は走っていないと判断し、ri=0とする。例えばi=7,8では、wi,siのいずれも0であるためr7,r8=1とし、i=1〜6,9では、wi,siの少なくともいずれかが1であるため、r1〜r6,r9=0とする。
【００３０】
S24では、方向ベクトル列Vを用いて、方向転換列C={c1,c2,…cN-2}の計算を行う。方向転換列Cの計算例を図１２に示す。
【００３１】
方向転換列Cにおける各要素ciは、方向ベクトル列Vにおける隣接する要素の成す角度により決定され、viとvi+1のなす角が閾値パラメタθ４（ここではπ/2とする）以上の場合は、歩行者が方向転換を行ったと判断して1とし、パラメタθ４未満の場合は0とする。具体的に、判別方法としては内積の正負判別で行う。つまり、vi=(ai,bi), vi+1=(ai+1,bi+1)とすると、aiai+1+bibi+1が、０以下ならばci =1、それ以外はci =0である。図１の装置の動作において、１回目の処理では、パラメタθ４は初期パラメタ計算部１３によって決定されるが、初期パラメタ計算部１３の詳細は後述する。
【００３２】
図１３は第１計算部３３による処理の流れを示すフローチャートである。
【００３３】
S31では、停止行動列Sを用いて、停止時間STを計算する。停止時間STは、停止行動列Sの和を計算し、それにフレーム間隔時間Tを乗ずることで得られる。つまり、停止時間STは、歩行者が停止している時間の長さの合計を表す。
【００３４】
S32では、停止行動列Sを用いて、停止回数SEを計算する。停止回数SEは停止行動列S中の、値が1である要素の連続系列の出現回数として得られる。例えば停止行動列S={0000011000000111111110000001111110000}の場合、値が１である要素の連続系列の個数は3であるため、SE=3となる。つまり、停止回数SEは、歩行者が停止した回数を表す。
【００３５】
S33では、歩行行動列Wを用いて、歩行時間WTを計算する。歩行時間WTは、歩行行動列Wの和を計算し、それにフレーム間隔時間Tを乗ずることで得られる。つまり、歩行時間WTは、歩行者が歩行している時間の長さの合計を表す。
【００３６】
S34では、走行行動列Rを用いて、走行時間RTを計算する。走行時間RTは走行行動列Rの和を計算し、それにフレーム間隔時間Tを乗ずることで得られる。つまり歩行時間RTは、歩行者が走行している時間の長さの合計を表す。
【００３７】
S35では、方向転換列Cを用いて、方向転換回数CEを計算する。方向転換回数CEは、方向転換列CEの和を計算することで得られる。つまり、方向転換回数CEは、歩行者がパラメタθ４以上の角度の方向転換を行った回数を表す。より詳細には、なす角度がパラメタθ４以上である隣接する方向ベクトル同士の回数が方向転換回数に相当する。
【００３８】
図１４は第２計算部３４による処理の流れを示すフローチャートである。
【００３９】
S41では、方向ベクトル列Vを用いて角度変化量列P={p1,p2,…pN-2}を計算する。角度変化量列Pの各要素piの値は方向ベクトル列Vの要素vi,vi+1のなす角の弧度法値であり、−π以上π以下の範囲の値である。直感的には歩行者が右折していれば正の値、左折していれば負の値である。
【００４０】
S42では、角度変化量列Pを用いて、角度変化量和Qを計算する。角度変化量和Qは角度変化量列Pの総和を計算することで得られる。この値の特徴として左右に同じだけ回転した場合、Qの値は打ち消しあって0になる。つまり、角度変化量和は、歩行者が歩行方向を変更する際の角度の変化量を合計したものである。
【００４１】
S43では、角度変化量列Pを用いて、角度変化量絶対値和QAを計算する。角度変化量絶対値和QAは、角度変化量列Pの角要素piの絶対値|pi|の総和を計算することで得られる。つまり、角度変化量絶対値和QAは、歩行者が歩行方向を変更する際の角度の変化量の絶対値を合計したものである。
【００４２】
S44では、停止行動列Sを用いて、停止位置集合SPを計算する。停止位置集合SPの計算例を図１５に示す。停止位置集合SPは、停止行動の開始位置の集合である。詳細には、停止位置集合SPの各要素spiは、停止行動列Sに含まれる1の連続系列の各々の開始位置である。図１５の例では、停止行動列Sにおいて、１の連続系列が３つ示され、各連続系列の開始位置は、6,14,28であるため、停止位置集合はSP={6,14,28…}となる。つまり停止行動の開始位置は、連続して停止している複数の位置間の先頭の位置に相当する。
【００４３】
S45では、停止位置集合SPと歩行軌跡データＴとを用いて、重心集合ベクトルGを計算する。重心集合ベクトルGの計算例を説明するため図１６を示す。
【００４４】
観測領域１００を任意に与えたN個の領域に分割する。本例ではN=4の例が示される。また、本例では各分割領域が方形となるように分割を行っているが分割方法はこれに限定されない。各領域i(本例ではi=1〜4)ごとに、停止位置集合SPと歩行軌跡データＴとに基づき、停止位置の重心giを計算する。停止位置の存在しない領域の重心は0ベクトルとする。重心集合ベクトルGは各領域の重心を用いてG={g1,g2,…,gN}と表される。つまり、重心集合ベクトルGは、観測領域を分割した各分割エリアについて、歩行体が停止を開始した位置の重心を表したものである。
【００４５】
S46では、ノルム列Dと、停止位置集合SPと、与えられた任意の整数Kとを用いて、停止直前平均速度BSを計算する。停止位置集合SPに示される停止位置の各々について、該停止位置からK時点前までのノルム列の平均を計算することにより個別停止直前平均速度を得る。次に全ての停止位置について計算した個別停止直前平均速度の平均を求め、これを停止直前平均速度BSとする。つまり、停止直前平均速度BSは、歩行体が各停止位置で停止する直前の速度の平均を表す。
【００４６】
以上によって、基本行動量計算部１２は、図３に示した基本行動量ベクトルPV=(ST、SE、WT、RT、CE、Q、QA、G、BS)を得る。
【００４７】
以上から理解されるように、基本行動量計算部１２は基本行動量ベクトルを計算するために図１７に示す4つのパラメタθ１、θ３、θ２、θ４を使用しており、これらの値を変化させることにより、得られる基本行動量ベクトルを変動させることが可能である。
【００４８】
図１の装置の動作において、第1回目の基本行動量ベクトルの計算に用いられるパラメタθ１、θ３、θ２、θ４は、初期パラメタ計算部１３によって決定される。初期パラメタ計算部１３により行われる処理の流れを図１８のフローチャートに示す。
【００４９】
各歩行軌跡データから得られたノルム列Ｄに含まれる要素（ノルム）の集合をクラスタリングすることにより、停止状態速度の群と歩行状態速度の群を得る（Ｓ５１）。
【００５０】
クラスタリング手法としては最終結果として2群が得られるものであればその手法は限定されない。ボトムアップクラスタリング、または2群を仮定したk-means法などが想定される。
【００５１】
クラスタリングにより得られた2群から、停止状態速度の群の（平均、標準偏差）を（μ１，σ１）として、歩行状態速度の群の（平均、標準偏差）を（μ２，σ２）として、図１９に示すように、求める（μ１＜μ２としている）。ここでは正規性を仮定している。そして、2群間の線形判別の閾値αを（μ１＋μ２）／２として求め、このαの値をθ１として決定する（Ｓ５２）。一方、μ２＋（２．０×σ２）の値をθ３として求める（Ｓ５３）。標準偏差はばらつきの一例であり、標準偏差の代わりに分散等の他のばらつきを用いてもよい。
【００５２】
θ２、θ４は、歩行軌跡データが取得された環境（ドメイン）に依存するため、装置使用回数ごとに初期パラメタ入力部１４から入力として与え、初期パラメタ計算部１３は、初期パラメタ入力部１４から入力された値をθ２、θ４として決定する（Ｓ５４）。
【００５３】
ここでθ２は、前述した記述からも理解されるように、どのような行動を「停止」と見なすかによって変化させる値である。一瞬の立ち止まりも「停止」として取り扱うか、一定時間以上動かない行動のみを「停止」と見なすかによって変化する。またθ４も、前述した記述から理解されるように、どのような行動を「方向転換」とみなすかによって変化させる値である。例えば観測場所が順路として90度以上の曲がり角を含んでいた場合、この順路に沿った移動を「方向転換」と見なすことは自然ではない。逆にほとんどの人が直進している空間では、微小な進行方向の変化であっても「方向転換」と見なすべき場合もある。
【００５４】
学習部１５は、基本行動量ベクトルの集合に対し、パターン認識における識別器（モデル）の学習を行う（図２のＳ２）。識別器は特定の数理モデルに限定されるものではなく、サポートベクターマシンや古典的なベイズ判別・決定木・線型判別関数等の何らかの統計的学習モデルであればよいものとする。
【００５５】
結果評価部１６は、学習された識別器と基本行動量ベクトルとを用いて当該識別器の汎化能力の評価を行う（図２のＳ３）。すなわち、結果評価部１６は、基本行動量ベクトルの計算に用いたパラメタθ１、θ２、θ３、θ４の学習結果への影響を見積もる。
【００５６】
評価方法は識別器の汎化誤差を計算できるものであればよい。図２０は一般的なクロスバリデーション法を本実施の形態に適用した例を概略的に説明する図である。
【００５７】
歩行軌跡データベース１１において、各歩行軌跡データＥ（原データ集合）に対して行動ラベル（教師信号）sが対応付けされている。説明の簡単のため歩行軌跡データベース１１内のデータ数を９個としているが本発明は当然ながらこれに限定されない。歩行軌跡データベース１１内のデータ集合を、外部から入力されたまたはあらかじめ与えられた分割数に応じて、ランダムに分割する。ここでは３つのデータセット（１）〜（３）に分割される例が示される。分割は例えば学習部１５において行う。
【００５８】
学習部１５においてデータセット（１）（２）を用いて識別器を学習し、該学習器の正解率（精度）をデータ（３）を用いて結果評価部１６において計算する。また学習部１５においてデータセット（２）（３）を用いて識別器を学習し、該学習器の正解率（精度）をデータ（１）を用いて結果評価部１６において計算する。また、学習部１５においてデータセット（１）（３）を用いて識別器を学習し、該学習器の正解率（精度）をデータ（２）を用いて結果評価部１６において計算する。そして結果評価部１６において、各回の正解率を平均した値を取得し、この値を評価値Ｌとして最適化計算部１７に出力する。
【００５９】
以上から理解されるように同一のデータ集合および同一の評価基準を用いて、基本行動量ベクトルの計算、識別器の学習および識別器の評価を行った場合、評価値Ｌに対して影響を与えるものは基本行動量ベクトルの計算に使用されるパラメタθ１、θ２、θ３、θ４である。したがって評価値Ｌは以下の関数形（２）によって表現することができる。
【数３】
2008117293.tif 000005
【００６０】
最適化計算部１７は（２）の関数形で表されるLの値が向上するように、あらかじめ与えられた最適化アルゴリズムにしたがってパラメタθ１、θ２、θ３、θ４を変更することによりパラメタθ１、θ２、θ３、θ４を最適化する（図４のＳ４）。これにより高性能な識別器を得る。最適化処理においては、図２１に示す3つの制約条件を満たすものとする。
【００６１】
最適化計算部１７の入力は評価結果Lであり、出力は次に評価すべきパラメタθ１、θ２、θ３、θ４の組である。このパラメタの組はパラメタデータベース（パラメタＤＢ）１８に格納され、基本行動量計算部１２にフィードバックされる。このパラメタの組に基づいて基本行動量ベクトルが再計算され、更に学習部１５における識別器の学習と、結果評価部１６における識別器の評価が実行される。そして、評価値Ｌが再度最適化計算部１７に入力される。ただし、結果評価部１６においてクロスバリデーション法を用いる場合、データの分割は学習部１５において1度目の処理のみで行い、２回目以降の処理では、１度目に分割により生成されたデータセットをそのまま用いる。最適化計算部１７は、あらかじめ設定された条件に達するまでこのルーチンを繰り返す。最適化計算部１７の動作終了が、図１の装置の動作終了に相当する。
【００６２】
図１の装置全体の出力は、最適化計算部１７の動作終了時点でのθ１、θ２、θ３、θ４の組と、学習された識別器とであり、両者を併せて用いることで高精度な行動識別が可能となる。
【００６３】
最適化計算部１７における処理では、fの関数形に関する情報が全く利用できないため最適化アルゴリズムとしては、関数形を仮定しないヒューリスティックなものを用いる。
【００６４】
ヒューリスティックアルゴリズムの代表的なものとしてはGenetic Algorithm(GA)やSimulated Annealing(SA)があり、下記文献などに詳しい。
Zbigniew Michalewicz（著者）
How To Solve It: Modern Heuristics（タイトル）
Springer 2005（出版社）
ASIN: 3540224947 
【００６５】
最適化アルゴリズムは、ＧＡおよびＳＡに限定されるものではなく、関数形を仮定せず図２１に示した３つの制約条件は満たすことができるものであれば、何を用いてもよい。ヒューリスティックアルゴリズムは一般に終了条件および動作に関するパラメタを持つが、これらは本装置の使用時に入力として与えることにより設定してもよいものとする。
【００６６】
識別器の確実な精度向上を行うためθ１、θ２、θ３、θ４を同時に最適化するのではなく、1つのパラメタごとに最適化を行ってもよい。制御順序はθ４、θ３、θ２、θ１順に行うものとする。つまり、それを用いて計算される基本行動量の個数（影響を与える基本行動量の個数）の少ないパラメタから最適化を行う。θ１は、停止時間ST、停止回数SE、歩行時間WT、重心集合ベクトルＧ、停止直前平均速度の５つの基本行動量の計算に用いられ、θ２は停止時間ST、停止回数SE、重心集合ベクトルG、停止直前平均速度BSの４つの基本行動量の計算に用いられ、θ３は、歩行時間WT、走行時間RTの２つの基本行動量の計算に用いられ、θ４は、方向転換回数CEの１つの基本行動量に用いられる。したがって、θ４、θ３、θ２、θ１の順序で１つずつ順番に最適化を行い、上記あらかじめ設定された条件を満たしたら、次のパラメタの最適化を行う。
【００６７】
以上のように、本実施の形態によれば、基本行動量ベクトルの計算に用いる閾値パラメタθ１、θ２、θ３、θ４を最適化アルゴリズムに基づき最適化するようにしたことにより、すなわち、歩行軌跡データベース１１から計算により求まるθ１、θ３、および外部から入力するθ２、θ４をそのまま固定で用いるのではなく適応的に変更するようにしたことにより、精度の高い識別器を得ることが可能となる。また、最適化の対象となる各パラメタを、影響を与える基本行動量の数が少ないものから順番に最適化するようにしたことにより、精度の高い識別器をより確実に得ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】本発明の一実施の形態としての最適化装置の装置構成図
【図２】図１の最適化装置の処理を説明するための概念図
【図３】９つの基本行動量を示す図
【図４】基本行動量計算部の詳細構成を示すブロック図
【図５】データ前処理部による処理の流れを説明するフローチャート
【図６】方向ベクトル列の計算例を示す図
【図７】ノルム列の計算例を示す図
【図８】基本行動列計算部による処理の流れを示すフローチャート
【図９】停止行動列の計算例を示す図
【図１０】歩行行動列の計算例を示す図
【図１１】走行行動列の計算例を示す図
【図１２】方向転換列の計算例を示す図
【図１３】第１計算部による処理の流れを示すフローチャート
【図１４】第２計算部による処理の流れを示すフローチャート
【図１５】停止位置集合の計算例を示す図
【図１６】重心集合ベクトルの計算例を説明する図
【図１７】基本行動量計算部において使用されるパラメタの一覧図
【図１８】初期パラメタ計算部のフローチャート
【図１９】初期パラメタ計算部により行われるクラスタリングの結果を示す概念図
【図２０】結果評価部により行われる評価方法の例を説明する図
【図２１】図１７のパラメタ群に課せられる制約条件を示す図
【符号の説明】
【００６９】
１１：歩行軌跡データベース
１２：基本行動量計算部
１３：初期パラメタ計算部
１４：初期パラメタ入力部
１５：学習部
１６：結果評価部
１７：最適化計算部
１８：パラメタデータベース
３１：データ前処理部
３２：基本行動列計算部
３３：第１計算部
３４：第２計算部
【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】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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