(57)【要約】【課題】限られたメモリ資源で、移動体の行動を識別するのに用いて有効な事例を効率的に蓄積する。【解決手段】センサにより移動体を観測して得た観測値と、前記移動体のＩＤと、前記移動体の観測時刻とを含むレコードを行動履歴データベースに記録し、行動履歴データベースに記録された１つ以上のレコードから移動体の行動の特徴を表す１つ以上の特徴量を抽出し、１つ以上の特徴量と行動を表すラベルとを含む事例と、事例の重みを表す事例重みとを１つのレコードとして複数記録した事例データベースを用いて、抽出された特徴量から移動体の行動を識別し、抽出された特徴量と、識別された行動を表すラベルとを含む事例に対する事例重みを計算し、計算された事例重みと前記事例とを１つのレコードとして事例データベースに追加し、事例データベース内の各レコードの事例重みを更新し、事例データベース内の各レコードの事例重みに基づき不要なレコードを検出して削除する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つ以上のセンサにより移動体を観測して得た観測値と、前記移動体のIDと、前記移動体の観測時刻とを含むレコードを逐次記録する行動履歴データベースと、
前記行動履歴データベースに記録された１つ以上のレコードから前記移動体の行動の特徴を表す１つ以上の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
１つ以上の特徴量と行動を表すラベルとを含む事例と、前記事例の重みを表す事例重みとを１つのレコードとして複数記録した事例データベースと、
前記事例データベースを用いて前記特徴量抽出部によって抽出された特徴量から前記移動体の行動を識別する行動識別部と、
識別された行動を表す情報を出力する出力部と、
前記抽出された特徴量と、前記識別された行動を表すラベルとを含む事例に対する事例重みを計算する事例重み計算部と、
計算された事例重みと当該事例重みが計算された事例とを１つのレコードとして前記事例データベースに追加する追加部と、
前記事例データベース内の各レコードの事例重みを再計算し、再計算された値によって前記各レコードの事例重みを更新する事例重み更新部と、
前記事例データベース内の各レコードの事例重みに基づき不要なレコードを検出し、検出したレコードを前記事例データベースから削除する削除部と、
を備えた行動識別装置。
【請求項２】
前記削除部は、前記事例重みが第１の閾値以下のレコードを前記不要なレコードとして検出することを特徴とする請求項１に記載の行動識別装置。
【請求項３】
前記追加部は、前記計算された事例重みが第２の閾値よりも大きいときのみ前記レコードを前記事例データベースに追加することを特徴とする請求項１または２に記載の行動識別装置。
【請求項４】
前記事例データベース内のレコード数が第３の閾値に達しているとき、前記事例重み計算部によって計算された前記事例の事例重みと、前記事例データベース内で最も小さい事例重みとを比較する比較部をさらに備え、
前記事例の事例重みが前記最も小さい事例重みより大きいとき、前記削除部は、前記事例データベースから前記最も小さい事例重みをもつレコードを前記不要なレコードとして検出し、検出したレコードを削除し、
前記事例の事例重みが前記最も小さい事例重み以下のとき、前記追加部は、前記レコードの追加を中止する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行動識別装置。
【請求項５】
前記事例重み計算部は、前記事例に含まれる特徴量と、前記事例と同一のラベルをもつ前記事例データベースにおける各事例に含まれる特徴量とを用いて前記事例に対する事例重みを算出することを特徴とする請求項１ないし４のいずれか一項に記載の行動識別装置。
【請求項６】
前記事例重み更新部は、前記事例データベースにおける前記事例に含まれる特徴量と、当該事例と同一のラベルをもつ前記事例データベースにおける他の各事例に含まれる特徴量とを用いて前記事例に対する事例重みを算出することを特徴とする請求項１ないし５のいずれか一項に記載の行動識別装置。
【請求項７】
前記事例重み更新部は、前記レコードが前記事例データベースに記録されてから経過した時間をもとに当該レコードに含まれる事例に対する事例重みを再計算することを特徴とする請求項１ないし６のいずれか一項に記載の行動識別装置。
【請求項８】
前記行動識別部により識別された行動の識別精度を計算する識別精度計算部をさらに備え、
前記事例重み計算部および前記事例重み更新部は、前記識別精度を用いて前記事例に対する事例重みを計算することを特徴とする請求項１ないし７のいずれか一項に記載の行動識別装置。
【請求項９】
行動を表すラベルをユーザにより入力するユーザ入力部をさらに備え、
前記事例重み計算部は、前記識別精度が第４の閾値以下のとき、前記行動識別部により識別された行動を表すラベルに代えて前記ユーザ付与部により入力されるラベルを用いることを特徴とする請求項１ないし８のいずれか一項に記載の行動識別装置。
【請求項１０】
前記事例重み計算部および前記事例重み更新部は、前記事例に含まれるラベルがユーザにより付与されたものか否かに基づいて前記事例に対する事例重みを計算することを特徴とする請求項９に記載の行動識別装置。
【請求項１１】
前記事例データベースは、前記事例と、前記事例重みと、移動体のIDとを１つのレコードとして記録しており、
前記事例重み計算部は、前記事例データベースにおいて前記行動識別部によって行動識別された移動体と同一のIDおよび同一のラベルをもつ各事例に含まれる特徴量と、前記行動識別された移動体の特徴量とに基づいて当該移動体に対する事例重みを計算し、
前記事例重み更新部は、前記事例に含まれる特徴量と、当該事例と同一の移動体IDおよび同一のラベルをもつ他の事例に含まれる特徴量とに基づいて前記事例に対する事例重みを計算することを特徴とする請求項１ないし１０のいずれか一項に記載の行動識別装置。
【請求項１２】
前記事例データベースは、前記事例と、前記事例重みと、移動体のIDとを１つのレコードとして記録しており、
前記事例重み計算部は、前記事例データベースにおいて前記行動識別部によって行動識別された移動体と同一のIDをもつ事例数の全事例数に対する割合に基づいて前記移動体に対する事例重みを計算し、
前記事例重み更新部は、前記事例に含まれる移動体IDと同一のIDをもつ事例数の全事例数に対する割合に基づいて前記事例に対する事例重みを計算することを特徴とする請求項１ないし１０のいずれか一項に記載の行動識別装置。
【請求項１３】
前記事例データベースは、前記事例と、前記事例重みと、移動体のIDまたは移動体の属性と、を１つのレコードとして記録しており、
前記事例重み計算部は、移動体のIDと移動体の属性とを対応づけて保持した情報を有し、前記行動識別部によって行動識別された移動体の属性およびラベルと同一の属性および同一のラベルをもつ各事例に含まれる特徴量と、前記行動識別された移動体の特徴量とに基づいて当該移動体に対する事例重みを計算し、
前記事例重み更新部は、前記事例に含まれる特徴量と、当該事例と同一の属性および同一のラベルをもつ他の事例に含まれる特徴量とに基づいて前記事例に対する事例重みを計算することを特徴とする請求項１ないし１０のいずれか一項に記載の行動識別装置。
【請求項１４】
前記事例データベースは、前記事例と、前記事例重みと、移動体のIDまたは移動体の属性と、を１つのレコードとして記録しており、
前記事例重み計算部は、移動体のIDと移動体の属性とを対応づけて保持した情報を有し、前記行動識別部によって行動識別された移動体の属性と同一の属性をもつ事例数の全事例数に対する割合に基づいて前記移動体に対する事例重みを計算し、
前記事例重み更新部は、前記事例に含まれる属性と同一の属性をもつ事例数の全事例数に対する割合に基づいて前記事例に対する事例重みを計算することを特徴とする請求項１ないし１０のいずれか一項に記載の行動識別装置。
【請求項１５】
１つ以上のセンサにより移動体を観測して得た観測値と、前記移動体のIDと、前記移動体の観測時刻とを含むレコードを逐次行動履歴データベースに記録し、
前記行動履歴データベースに記録された１つ以上のレコードから前記移動体の行動の特徴を表す１つ以上の特徴量を抽出し、
１つ以上の特徴量と行動を表すラベルとを含む事例と、前記事例の重みを表す事例重みとを１つのレコードとして複数記録した事例データベースを用いて、抽出された特徴量から前記移動体の行動を識別し、
識別された行動を表す情報を出力し、
前記抽出された特徴量と、前記識別された行動を表すラベルとを含む事例に対する事例重みを計算し、
計算された事例重みと当該事例重みが計算された事例とを１つのレコードとして前記事例データベースに追加し、
前記事例データベース内の各レコードの事例重みを再計算し、再計算された値によって前記各レコードの事例重みを更新し、
前記事例データベース内の各レコードの事例重みに基づき不要なレコードを検出し、検出したレコードを前記事例データベースから削除する、行動識別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、たとえば移動体をセンサにより観測して得られる観測値から移動体の行動を識別する行動識別装置および行動識別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、センサ技術の発達により、センサの小型化、価格低下が進み、社会の様々の場所にセンサを設置することが可能になった。そのため、それらセンサを用いて、人の動きを観測することができるようになった。
【０００３】
一方で、少子化、人手不足や犯罪の増加により、社会の多くの場所で、人のある特定の行動を発見し別の人に通報すること、それに応じたサービスを提供するニーズが高まっている。
【０００４】
例えば、それらサービスには、次のようなものが考えられる。
・学校において、生徒の危険行動や部外者の不審な行動を発見して教師や親に通報する。
・街で迷子行動を行なう子供や、徘徊行動を行なう老人を発見し家族に連絡する。
・お店で万引き行動を行なう客を発見し、店員に知らせる。
・お店で購買するか商品の選択を迷っている行動を行なっている人を発見し、店員に知らせる。
・お店で道に迷っている行動をしている客を見つけ、誘導するサインを表示する。
・空港で不審な行動をしている人を見つけて、保安員に知らせる。
【０００５】
上記のようなサービスを提供するには、移動体を観測して得られる観測データから行動を自動識別する識別器の生成が必要である。
【０００６】
識別器を生成するための方法として、次の２種類の方法が考えられる。
・人が識別器を生成する。
・あらかじめ移動体を観測していくつかの観測データを取得し、移動体の行動とともに記録する。それら記録したデータをもとに観測データから行動を識別するような識別器を自動的に生成する。
【０００７】
前者の方法の中に、ＩＦ−ＴＨＥＮ形式で人があらかじめルールを記述するという方法が考えられる。この方法では、ＩＦで指定されたある条件を満たす観測データに対して、ＴＨＥＮで指定された行動をラベル付ける。たとえば、「お店の中のすべての売り場を２回訪れる」という観測データを「迷子行動」とする、「物陰にかくれ、ポケットに手を入れた」という観測データを「万引き行動」とするといったルールである。これらルールそのものを、保安員や店員など、経験豊富な人間に対してヒヤリング等によって作り出す方法である。本手法では、観測データとして発見したい「行動」の定義が不明確な場合があることから、これらルールをあらかじめ人の手でもれなく生成することは困難であり時間がかかる、識別すべき行動は、サービスを提供する場所によって大きく異なり、識別を行なう場所を変えるたびに、それらルールを作り直さなければならないといった問題がある。そこで、後者の方法を選択する場合が多い。
【０００８】
後者の方法は、いくつかの観測されたデータに対して人が行動のラベルを付け、それを識別するような識別器を自動的に生成する方法である。データマイニング、機械学習の分野では、古くから研究がされており、代表的な手法に決定木（公知技術：Ｑｕｉｎｌａｎ「Ｐｒｏｇｒａｍｓ  ｆｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ」  Ｍｏｒｇａｎ  Ｋａｕｆｍａｎｎ  Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ、  １９９３）やＳＶＭ（サポートベクターマシン）（公知技術：Ｖ．Ｎ．Ｖａｐｎｉｋ、  「Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｔｈｅｏｒｙ」、  Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ  、１９９８）、Ｋ  Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒｓ（公知技術：毛利隆夫「Ｋ  Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒ法と記憶に基づく推論」人工知能学会誌、Ｖｏｌ１２．Ｎｏ２、ｐｐ１８８−１９５、Ｍａｒｃｈ、１９９７）などがある。教師データのついた観測データを事例と呼ぶ、そして、たくさんの事例が蓄えられたデータベースを事例データベースと呼ぶ。識別器の識別精度は、識別器を生成するために使用した、事例データベースに蓄えられた事例に依存するため、識別に有効な事例をうまく蓄えていく必要がある。
【特許文献１】特開２００６−０１２１７４公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
事例データベースに蓄えられた事例を用いて識別器を生成し、行動識別を行なう際には次のような問題が存在する。
・識別した結果を事例データベースに常に記録し続けると事例データベースがあふれてしまう。
・事例データベースの更新をせず、過去にラベル付けされた事例データベースを使用して識別を行なう際、時間が経つと事例データベースに蓄えられた事例に対し観測データやそのラベルがそぐわなくなる可能性があり、識別率が低下することがある。
・他の場所の識別に使用した事例データベースを用いて新たな場所で識別を行なうと識別率が低下する。
【００１０】
特に長期にわたる行動識別や、他で採取した事例データベースを使用して識別を行なうときには上記のことが大きな問題となる。
【００１１】
本発明は、限られたメモリ資源で、移動体の行動を識別するのに用いて有効な事例を効率的に蓄積することのできる行動識別装置および行動識別方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の一態様としての行動識別装置は、
１つ以上のセンサにより移動体を観測して得た観測値と、前記移動体のＩＤと、前記移動体の観測時刻とを含むレコードを逐次記録する行動履歴データベースと、
前記行動履歴データベースに記録された１つ以上のレコードから前記移動体の行動の特徴を表す１つ以上の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
１つ以上の特徴量と行動を表すラベルとを含む事例と、前記事例の重みを表す事例重みとを１つのレコードとして複数記録した事例データベースと、
前記事例データベースを用いて前記特徴量抽出部によって抽出された特徴量から前記移動体の行動を識別する行動識別部と、
識別された行動を表す情報を出力する出力部と、
前記抽出された特徴量と、前記識別された行動を表すラベルとを含む事例に対する事例重みを計算する事例重み計算部と、
計算された事例重みと当該事例重みが計算された事例とを１つのレコードとして前記事例データベースに追加する追加部と、
前記事例データベース内の各レコードの事例重みを再計算し、再計算された値によって前記各レコードの事例重みを更新する事例重み更新部と、
前記事例データベース内の各レコードの事例重みに基づき不要なレコードを検出し、検出したレコードを前記事例データベースから削除する削除部と、
を備える。
【００１３】
本発明の一態様としての行動識別方法は、
１つ以上のセンサにより移動体を観測して得た観測値と、前記移動体のＩＤと、前記移動体の観測時刻とを含むレコードを逐次行動履歴データベースに記録し、
前記行動履歴データベースに記録された１つ以上のレコードから前記移動体の行動の特徴を表す１つ以上の特徴量を抽出し、
１つ以上の特徴量と行動を表すラベルとを含む事例と、前記事例の重みを表す事例重みとを１つのレコードとして複数記録した事例データベースを用いて、抽出された特徴量から前記移動体の行動を識別し、
識別された行動を表す情報を出力し、
前記抽出された特徴量と、前記識別された行動を表すラベルとを含む事例に対する事例重みを計算し、
計算された事例重みと当該事例重みが計算された事例とを１つのレコードとして前記事例データベースに追加し、
前記事例データベース内の各レコードの事例重みを再計算し、再計算された値によって前記各レコードの事例重みを更新し、
前記事例データベース内の各レコードの事例重みに基づき不要なレコードを検出し、検出したレコードを前記事例データベースから削除する。
【発明の効果】
【００１４】
本発明により、限られたメモリ資源で、移動体の行動を識別するのに用いて有効な事例を効率的に蓄積することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
図１は、本発明の実施の形態における行動識別装置の構成を概略的に示すブロック図である。図１の行動識別装置は、行動履歴データベース（行動履歴ＤＢ：ＤａｔａＢａｓｅ）１と、特徴量抽出部２と、事例データベース（事例ＤＢ）３と、識別パラメータデータベース（識別パラメータＤＢ）４と、行動識別部５と、識別重み算出部６と、事例データベース更新部（事例ＤＢ更新部）７と、更新パラメータデータベース（更新パラメータＤＢ）８と、出力部９とから構成される。
【００１６】
事例データベース更新部７は、たとえば追加部、削除部、事例重み更新部、比較部を含んでいる。また識別重み算出部６は事例重み計算部に相当し、識別重み算出部６は、上記事例重み更新部の機能を含んでいてもよい。
【００１７】
図１の各要素によって行われる機能はこれらの機能を実行する命令コードを記述したプログラムコードを汎用のコンピュータに読み込ませ実行させることによって実現してもよい。またこのプログラムコードはコンピュータによって読み取り可能な、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、メモリカード等の記憶媒体に格納されてもよい。
【００１８】
行動履歴データベース１は、単数および複数の移動体のレコードを逐次記録する。各レコードは、観測された移動体のＩＤと、観測時刻と、移動体を単数または複数のセンサにより観測した計測値（観測値）とを含む。センサによる観測は一定時間ごとに行われる。センサで観測される移動体の計測値として、例えば体、頭、足、手の位置、速度、加速度、体の向きなどが考えられる。図２に、移動体００１の移動軌跡を一秒おきに観測した例を示す。図２に示した移動を記録した行動履歴データベースを図３に示す。図３は、移動体００１が、２００７年８月１日１５時３２分００秒にｘ軸３０ｃｍ、Ｙ軸２０ｃｍ、Ｚ軸１７０ｃｍの位置にいた、１５時３２分０１秒にｘ軸１５ｃｍ、Ｙ軸２０ｃｍ、Ｚ軸１７０ｃｍの位置にいた、１５時３２分０２秒にｘ軸１５ｃｍ、Ｙ軸１０ｃｍ、Ｚ軸１７０ｃｍの位置にいたことを示している。
【００１９】
特徴量抽出部２は、行動履歴データベース１に記録されている、移動体の単数および複数のレコードから移動体の行動の特徴を表す単数または複数の特徴量を算出し、移動体ＩＤと、最初のレコードまたは最後のレコードに記録されていた観測時刻（各レコードの観測時刻を代表する代表時刻）と、算出した単数または複数の特徴量とを行動識別部５へ入力する。最初のレコードまたは最後のレコードに記録されていた観測時刻の代わりに、最初の観測時刻と最後の観測時刻との間の任意の時刻を行動識別可能判定部３に観測時刻として入力してもよい。
【００２０】
特徴量とは、例えば平均速度、前地点と現在地点での体の向きの変位角度があらかじめ指定された角度以上になった回数（方向転換回数）、前地点と現在地点での体の向きの変位角度（方向変換角度）の積算値、方向変換角度の絶対値の積算値、ある一定の速度以上の速度で移動していた時間、ある一定の速度以上の速度で移動していた回数、速度が０になった回数などである。一例として、ｎ個のレコードから平均速度を算出する方法を以下の式１に示す。
【数１】
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ｋ：同じ移動体ＩＤを持つレコードを時系列に並べ、時刻が早い順からつけた番号を表し、以前に同一ＩＤが観測されず、移動体が初めて観測されたときのレコードは０となる。
ｌ：特徴量の算出を開始するレコード番号を表す。１ずつ増加させてもよいし、ｎずつ増加させても、そのほかの値分ずつ増加させてもよい。
ｎ：特徴量を算出する期間を表す。
【００２１】
図３に示す行動履歴データベース１から特徴量として、平均速度を算出する場合、ｎ＝１の場合、ｌ＝０の時の特徴量は１５ｃｍ／ｓ、ｌ＝１の時の特徴量は１０ｃｍ／ｓであり、ｎ＝２の場合、ｌ＝０の時の特徴量は、１２．５ｃｍ／ｓである。
【００２２】
特徴量は最大値が１、最小値が０となるように正規化してもよいし、複数の特徴量が存在する場合、各特徴量軸を標準偏差で正規化（標準化）し平均まわりの分散が等しくなるようにしてもよいし、ある特定種類の特徴量の値のみを大きくするような重み付けを行なってもよい。例えば、方向転換回数のみを倍の値にするなどがある。また、行動履歴データベース１の単数または複数のレコードに記録されたセンサ値の平均値、最大値と最小値の差、変位量を特徴量として用いてもよい。
【００２３】
事例データベース３は、複数のレコードから構成されるデータベースである。一つのレコードは、単数または複数の特徴量とその特徴量が表す行動ラベルとを含む事例と、識別重み（あるいは事例重み）との組で表される。事例データベースの一例を図４に示す。図４では、特徴量として、平均速度、方向転換回数、停止回数、歩行時間の４種類を用いている。１番目のレコードは、平均速度が１０ｃｍ／ｓ、方向転換回数が１０回、停止回数が５回、歩行時間が３秒のとき、その人は「迷い行動」をしているとラベル付けられたことを表す事例を含んでいる。また、この１番目のレコードの事例に対する識別重みは、６である。３番目のレコードは、平均速度が６５ｃｍ／ｓ、方向転換回数が０回、停止回数が１回、歩行時間が２０秒のとき、その人は「正常行動」をしているとラベル付けられたことを表す事例を含んでいる。また、この３番目のレコードの事例に対する識別重みは２である。
【００２４】
事例データベース３を生成する方法について述べる。演技者に行動ラベルを告げ、演技者が演じるのを観測して、特徴量抽出部２によって特徴量に変換することで得た特徴量と、演技者に告げた行動ラベルとの組を事例として事例データベース３に記録する。そして、すべての事例が事例データベース３に蓄積された後に、各事例における特徴量と行動ラベルを用いて識別重み（事例重み）を算出する。具体的な識別重みの算出方法については、識別重み算出部６の説明の時に述べる。または、人の行動を観測するセンサとは別にビデオを設置して人の行動を記録し、センサで観測した値を特徴量抽出部２によって特徴量に変換することで得た特徴量と、ビデオを目で見ることによって人がラベル付けした行動ラベルとの組を事例として、事例データベース３に記録する。そして、すべての事例が事例データベース３に蓄積された後に、各事例における特徴量と行動ラベルを用いて識別重みを算出する。
【００２５】
識別パラメータデータベース４は、行動識別部５で識別器を生成する際にまたは識別アルゴリズムを用いた識別を行う際に必要なパラメータを記録している。例えば、識別器として決定木を生成する場合に必要なパラメータの一例として、分割不能を表す値、枝狩りを行なうのに必要なパラメータ、ノードに含まれる最小データ数がある。  識別アルゴリズムとしてＫ  Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒｓを用いる場合に必要なパラメータの一例として、識別に使用する事例の個数とその事例からの識別方法（識別に使用する事例につけられたラベルがもっとも多いラベルとする（多数決）のか、ラベルごとに類似度を算出し類似度が最も高いラベルとするなど）がある。これらパラメータが、識別パラメータとして、識別パラメータデータベース４に記録されている。
【００２６】
行動識別部５は、事例データベース３に記録された複数のレコードを用いて必要に応じて、特徴量から行動を識別する識別器を生成する。生成する識別器として例えば、決定木やＳＶＭ（サポートベクターマシン）、ニューラルネットワークがあり、これら以外の識別器を生成してももちろんよい。行動識別部５は、特徴抽出部２から出力された移動体ＩＤと観測時刻と単数または複数の特徴量とのうち単数または複数の特徴量と、生成した識別器または識別アルゴリズム（たとえばＫ  Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒｓ）を用いて行動識別を行なう。行動識別部５は、識別された行動を表す行動ラベルと、特徴抽出部２から入力された移動体ＩＤと観測時刻と単数または複数の特徴量との組を識別重み算出部６に出力するとともに出力部９に出力する。
【００２７】
ここで、行動識別部５は、行動識別を行ったときの識別精度を表す値である識別あてはまり度（あるいは事例当てはまり度）を算出し、算出した識別あてはまり度を、上述した行動ラベルと移動体ＩＤと観測時刻と単数または複数の特徴量との組とともに識別重み算出部６に出力してもよい。
【００２８】
識別あてはまり度は、決定木の場合ではたとえば、特徴抽出部２から入力された移動体ＩＤと観測時刻と単数または複数の特徴量との組が分類されたノードに対して、事例データベース３に蓄積された各事例が分類される事例数を分母とし、その分類された事例数の中で当該ノードにラベル付けられた行動ラベルを実際に持つ事例数を分子とした値となる。ＳＶＭの場合では、識別あてはまり度は、たとえば、識別器により生成された識別面からの距離の比例値である。Ｋ  Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒｓの場合では、たとえば、最も近い事例からの距離である。
【００２９】
行動識別部５により生成された識別器の一例として決定木の例を図５に示す。図５に示す決定木は、「特徴量の停止回数が１０回以上で方向転換回数が１０回以上である場合その行動は迷い行動であると識別する」、「特徴量の停止回数が１０回以上で方向転換回数が１０回より小さい場合その行動は正常行動であると識別する」、「特徴量の停止回数が１０回より小さく歩行時間が５秒以下である場合その行動は迷い行動であると識別する」、「特徴量の停止回数が１０回より小さく歩行時間が５秒より大きい場合その行動は正常行動であると識別する」ことを表している。
【００３０】
そして、事例データベース３に蓄積された８０個の事例の中で「特徴量の停止回数が１０回以上で方向転換回数が１０回以上である」を表すノードに分類される事例が８個あり、その中で「迷い行動」という行動ラベルを実際に持つ事例が５個ある。「特徴量の停止回数が１０回以上で方向転換回数が１０回より小さい」を表すノードに分類される事例が２２個あり、その中で「正常行動」という行動ラベルを実際に持つ事例が２０個ある。「特徴量の停止回数が１０回より小さく歩行時間が５秒以下である」を表すノードに分類される事例が４個あり、その中で「迷い行動」という行動ラベルを実際に持つ事例が３個ある。「特徴量の停止回数が１０回より小さく歩行時間が５秒より大きい」を表すノードに分類される事例が４６個あり、その中で「正常行動」という行動ラベルを実際に持つ事例が４３個ある。
【００３１】
例えば、特徴量が停止回数、方向転換回数、平均速度、歩行時間の４種類であり、停止回数が１１回、方向転換回数が１５回、平均速度が１０ｃｍ／ｓ、歩行時間が３ｓの場合は「迷い行動」と識別され、識別あてはまり度は例えば５／８となり、停止回数が８回、方向転換回数が５回、平均速度が１０ｃｍ／ｓ、歩行時間が１０ｓの場合は「正常行動」と識別され、識別あてはまり度は例えば４３／４６となる。
【００３２】
識別アルゴリズムとして、Ｋ  Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒｓを用いた場合は、事例データベース３に記録された各レコードの特徴量と特徴量抽出部２から入力された単数または複数の特徴量との類似度を計算し、例えば一番類似度の高いレコードに記録された行動ラベルを、特徴量抽出部２から入力された移動体ＩＤと観測時刻と単数または複数の特徴量との組に対する行動ラベルとする。一例として、事例データベース３が図４に示すものであり、類似度が以下の式２で定義される場合について述べる。
【数２】
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【００３３】
このとき、ｋはレコード番号を表し、ｄｋ１はｋ番目のレコードの平均速度、ｄｋ２はｋ番目のレコードの方向転換回数を、ｄｋ３はｋ番目のレコードの停止回数を、ｄｋ４はｋ番目のレコードの歩行時間をそれぞれ表している。｜ｄ−ｄｋ｜が最小となるレコードの行動ラベルを特徴量抽出部２から出力された移動体ＩＤと観測時刻と単数または複数の特徴量との組の行動ラベルとする。例えば、行動識別可能判定部３から出力された複数の特徴量について、停止回数が１１回、方向転換回数が１５回、平均速度が１０ｃｍ／ｓ、歩行時間が３ｓであった場合、｜ｄ−ｄ１｜＝１１、｜ｄ−ｄ２｜＝１０、｜ｄ−ｄ３｜＝７９、｜ｄ−ｄ４｜＝６８、｜ｄ−ｄ５｜＝９１、となることから、２番目のレコードと最も類似度が高いと判断され、「迷い行動」とラベル付けされる。このときの識別あてはまり度は、例えば１／｜ｄ−ｄ１｜＝１／１１となる。
【００３４】
識別重み算出部６は、事例データベース３に記録された全事例に対する識別重みと、行動識別部５から出力された移動体ＩＤと観測時刻と単数または複数の特徴量と行動ラベルとの組に対する識別重みとを算出し、事例データベース更新部７に出力する。
【００３５】
識別重みの算出方法の一例について述べる。識別重みは、事例データベース３に蓄えられた事例の特徴量と行動ラベルとを用いて求められるデータ値と、識別あてはまり度と、データベース内での経過時間の関数によって決定される値との線形和および積算値によって算出される。この３種類の値の内、１種類または２種類の値のみ使用してもよい。
【００３６】
例えば、事例ｋのデータ値は、事例ｋと同一ラベルの事例すべてとのユークリッド距離の和を同一ラベルに含まれる事例数−１で割った値の逆数とする。データ値を求める式を以下に示す。
【数３】
2008276453.tif 000005
【００３７】
ユークリッド距離の代わりに、マハラノビス距離を用いてもよい。
【００３８】
また、事例ｋのデータ値は、事例ｋのラベルと同一のラベルの事例の特徴量から計算される重心点と事例ｋの特徴量とのユークリッド距離の逆数としてもよい。
【数４】
2008276453.tif 000006
ただし、
【数５】
2008276453.tif 000007
【００３９】
ユークリッド距離の代わりにマハラノビス距離としてもよい。
【００４０】
識別重みの一例を以下に示す。
事例ｐの識別重み  ｗｐ  ＝  ｈ（ｐ）＋α＊ｇ（ｐｔ）  
ｈ（ｐ）：ｐのデータ値
ｐｔ：事例ｐが事例ＤＢに追加されてからの経過時間
α：経過時間重み
例えば、ｇ（ｔ）は単調減少関数
事例ｐの識別重み  ｗｐ  ＝  ｈ（ｐ）＋α＊ｇ（ｐｔ）＋α１＊ｇ１（ｐ）
ｈ（ｐ）：ｐのデータ値
ｐｔ：事例ｐが事例ＤＢに追加されてからの経過時間
α：経過時間重み
α１：識別あてはまり重み
ｇ１（ｐ）：識別あてはまり度
ｇ（ｐｔ）：例えば、ｐｔの単調減少関数
【００４１】
ここで、識別あてはまり度がある一定の値（第４の閾値）以下の場合、識別は不能と判定し、アラームを鳴らしユーザに行動ラベルをつけてもらうようにしてもよい。ユーザにラベルを付けてもらったか否かを用いて、以下のようにして識別重みを算出してもよい。
事例ｐの識別重み  ｗｐ  ＝  ｈ（ｐ）＋α＊ｇ（ｐｔ）＋α１＊  ｇ１（ｐ）＋α２＊ｇ２（ｐｔ）
ｐｔ：事例ｐが事例ＤＢに追加されてからの経過時間
α２：ユーザ入力によるラベル付けか否かを表すパラメータ、ユーザ入力によりラベル付けされた場合は１、それ以外は０とする。
ｇ２（ｐｔ）：例えば、ｐｔの単調減少関数
【００４２】
ここで、行動識別部５から出力された移動体ＩＤと観測時刻と単数または複数の特徴量と行動ラベルとの組に対する識別重みを算出するときは、上述の識別重みの例に示した経過時間として、既定値（たとえば０）を用いればよい。
【００４３】
また移動体のＩＤまたは別に備える属性データベースを参照し、ＩＤに紐付けされた属性（例えば、性別、年齢、職業等）に応じた重み付け、属性重みα３を用いて事例ごとの重み付けを変更してもよい。
【００４４】
例えば、識別重みは以下の式で算出できる。
ｗｐ’  ＝  （ｈ（ｐ）＋α＊ｇ（ｐｔ）＋α１＊  ｇ１（ｐ）＋α２＊ｇ２（ｐｔ））×α３
【００４５】
例えば、事例ｋの属性重みα３は、事例ｋの移動体ＩＤまたは移動体ＩＤに紐付けされた属性と同じでありかつ同一のラベルである事例の分散値の逆数とする。
【数６】
2008276453.tif 000008
【００４６】
または、事例ＤＢに含まれる事例ｋの移動体ＩＤまたは移動体ＩＤに紐付けされた属性の割合を属性重みとしてもよい。
【数７】
2008276453.tif 000009
【００４７】
これにより、事例ＤＢに多く含まれる事例ＤＢに多く含まれている移動体ＩＤまたはＩＤに紐付けされた属性の中で特徴量の分散が小さい属性をもつ事例、または、事例ＤＢに多く含まれる移動体ＩＤまたはＩＤに紐付けされた属性の事例の識別重みが重くなる。
【００４８】
事例データベース更新部７では、識別重み算出部６で算出された識別重みを更新パラメータデータベース８に記録されている閾値（第１の閾値）と比較し、当該閾値よりも小さい識別重みをもつ事例のレコードを事例データベース３から削除する。また、行動識別部５から出力された移動体ＩＤと観測時刻と単数または複数の特徴量と行動ラベルとの組に対して算出された識別重みが、更新パラメータデータ８に記録されている閾値（第２の閾値）以上の場合は、事例データベース３に行動識別部５から出力された単数または複数の特徴量と行動ラベルとの組（事例）と併せて、１つのレコードとして追加する。第１の閾値と第２の閾値とは同じであっても異なっていても良い。
【００４９】
上記の更新方法の他に、以下の更新方法を用いてもよい。事例データベース３に記録されている事例数が更新パラメータデータベース８に記録されている閾値（第３の閾値あるいは最大事例数）に達している場合は、事例データベース３に記録されている全事例に対する識別重みの中で一番小さい識別重みと、行動識別部５から出力された組に対して算出された識別重みとを比較し、行動識別部５から出力された組の識別重みの方が大きければ、事例データベース３の中で識別重みが一番小さい事例のレコードを事例データベース３から削除し、行動識別部５から出力された単数または複数の特徴量と行動ラベルと識別重みとを１つのレコードとして追加する。
【００５０】
更新パラメータデータベース８は、事例データベース３に蓄積された事例を削除するかどうかを事例データベース更新部７において判断するための閾値（第１の閾値）、行動識別部５から出力された単数または複数の特徴量と行動ラベルとの組（事例）と、当該組に対して算出された識別重みとを含むレコードを事例データベース３に追加するか否かを判断するための閾値（第２の閾値）を記録している。または、更新パラメータデータベース８は、事例データベース３に記録できる最大事例数（第３の閾値）を記録している。
【００５１】
出力部９は、行動識別部５から入力された移動体ＩＤと観測時刻と単数または複数の特徴量と識別の結果を表す行動ラベルとの組を出力する。出力部９は、行動ラベルのみを文字で出力してもよいし、あらかじめ行動ラベルと絵とを対になるように別のデータベースで定義することによって、行動ラベルに即した絵をディスプレイに出力してもよい。また、行動識別部５から入力された行動ラベルが、あらかじめ記録した行動ラベルと等しいときにのみブザーなどの警報を鳴らす、携帯電話を鳴らす、メールで知らせるといった方法を用いてもよい。
【００５２】
図６は図１の行動識別装置により行われる行動識別の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００５３】
まず、移動体を観測して得られたセンサ値から特徴量抽出部２を用いて特徴量を算出し、算出した特徴量に対して行動のラベル付けを行うことにより事例データベース３を用意する（Ｓ１１）。
【００５４】
次に、事例データベース３を用いて、必要に応じて、特徴量から行動を識別する識別器を自動生成する（Ｓ１２）。
【００５５】
次に移動体に対して、センサを用いて観測を行い、移動体ＩＤとセンサ値と観測時刻を取得し、さらに観測したセンサ値から特徴量抽出部２において特徴量を抽出する（Ｓ１３）。
【００５６】
行動識別部７において行動識別を行って、識別された行動を表す行動ラベルを取得し、取得した行動ラベルを、抽出された特徴量と移動体ＩＤと観測時刻とともに識別重み算出部６に出力し、また出力部９にも出力する（Ｓ１４）。
【００５７】
識別重み算出部６では、行動識別部７から入力されたデータに対する識別重みを計算し（Ｓ１５）、事例データベース更新部７は、計算された識別重みと、特徴量と行動ラベルとからなる事例とを含むレコードを事例データベース３に追加する（Ｓ１６）。
【００５８】
また、識別重み算出部６は事例データベース３内の各事例に対する識別重みを再計算し、再計算した値によって各事例に対する識別重みを更新する（Ｓ１７）。
【００５９】
事例データベース更新部７は、たとえば第１の閾値以下の識別重みをもつ事例のレコードを不要なレコードとして検出し、検出したレコードを事例データベース３から削除する（Ｓ１８）。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本発明の実施の形態としての行動識別装置の構成を示すブロック図である．
【図２】観測のイメージ図である
【図３】行動履歴データベース１の一例である
【図４】事例データベース３の一例である
【図５】行動識別部で用いる識別器の一例として決定木の例を示す。
【図６】図１の行動識別装置により行われる行動識別の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６１】
１：行動履歴データベース
２：特徴量抽出部
３：事例データベース
４：識別パラメータデータベース
５：行動識別部
６：識別重み算出部（事例重み算出部、事例重み更新部）
７：事例データベース更新部（追加部、削除部、事例重み更新部）
８：更新パラメータデータベース
９：出力部
【図１】
2008276453.tif 000010
【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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