(57)【要約】【課題】移動体の行動を識別する識別精度を向上させるとともに、識別可能な移動体の行動を増やす。【解決手段】移動体を観測して観測値と、移動体のＩＤと、観測時刻とを含む第１レコードを逐次記録し、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第２レコードを記録した第２データベースに基づき、抽出された特徴量から移動体の行動が識別不能なとき、該特徴量と、該特徴量が抽出された観測時刻を代表する時刻と、移動体のＩＤとを含む第３レコードを第３データベースに記録し、識別可能と判定された特徴量と第２データベースとから移動体の行動を識別し、行動識別された移動体のIDと同一のIDをもちかつ前記移動体の観測時刻との差が第１閾値以内の時刻をもつ第３レコードを検出し該第３レコードに含まれる特徴量と行動識別された移動体の行動を表すラベルとを含む第２レコードを第２データベースに追加する。【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複数の第１レコードを記録する第１データベースと、
前記第１データベースに記録された１つ以上の第１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複数の第２レコードを記録した第２データベースと、
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可能か否かを前記第２データベースに基づき判定する行動識別可能判定部と、
識別不能と判定された特徴量と、該特徴量が抽出された各第１レコードに含まれる観測時刻を代表する時刻と、識別不能と判定された移動体のＩＤとを含む第３レコードを記録する第３データベースと、
識別可能と判定された特徴量と前記第２データベースとから前記移動体の行動を識別する行動識別部と、
行動識別された移動体のIDと同一のIDをもち、かつ前記行動識別された移動体の特徴量が抽出された各第１レコードに含まれる観測時刻を代表する時刻との差が第１閾値以内の時刻をもつ第３レコードを前記第３データベースから検出し、検出された第３レコードに含まれる特徴量と前記行動識別された移動体の行動またはその予兆行動を表すラベルとを含む第２レコードを前記第２データベースに追加するデータベース更新部と、
を備えた行動識別装置。
【請求項２】
前記行動識別可能判定部は、前記特徴量抽出部によって抽出された特徴量と、前記第２データベース内の各第２レコードに含まれる特徴量との距離をそれぞれ計算し、計算した距離のうち最小値が第２閾値以上のときは識別不能と判定することを特徴と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】
前記行動識別可能判定部は、前記特徴量抽出部によって抽出された特徴量と、前記第２データベース内の各第２レコードに含まれる特徴量との距離をそれぞれ計算し、計算した距離が前記第２閾値未満の第２レコードの数が第３閾値以下のときは識別不能と判定することを特徴とすることを特徴とする請求項２に記載の行動識別装置。
【請求項４】
前記行動識別可能判定部は、前記特徴量抽出部によって抽出された特徴量と、前記第２データベース内の各第２レコードに含まれる特徴量との距離をそれぞれ計算し、計算した距離の合計が第４閾値以上のときは識別不能と判定することを特徴と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５】
前記データベース更新部は、前記第３データベースに記録された時刻または前記第３レコードに含まれる時刻から、一定時間以上経過した第３レコードを前記第３データベースから削除することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の行動識別装置。
【請求項６】
行動識別された移動体の特徴量と、該特徴量が抽出された各第１レコードに含まれる観測時刻を代表する時刻と、前記行動識別された移動体のIDと、識別された行動を表すラベルとを含む第４レコードを記録する第４データベースと、
特徴量間の距離を計算する距離計算部とをさらに備え、
前記データベース更新部は、同一のＩＤをもちかつ互いに所定の距離以下をもつ第４レコードが一定数記録されたら、前記一定数の第４レコードに含まれるラベルにおいて最も個数の多いラベルを特定し、前記一定数の第４レコードに含まれる時刻を代表する時刻から前記第１閾値時間以内の時刻をもつ第３レコードを前記第３データベースから検出し、検出した第３レコードに含まれる特徴量と、特定したラベルと同一のラベルまたは該特定したラベルが示す行動の予兆行動を示すラベルとを含む第２レコードを前記第２データベースに追加する、
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の行動識別装置。
【請求項７】
前記データベース更新部は、前記最も個数の多いラベルの割合が第５閾値未満であるときは、前記第２データベースへの前記第２レコードの追加を行わないことを特徴とする請求項６に記載の行動識別装置。
【請求項８】
前記行動識別部は、前記第２データベースを用いて１つ以上の特徴量から行動を識別する識別器を生成し、生成した識別器と、前記識別可能と判定された特徴量とから前記移動体の行動を識別することを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項に記載の行動識別装置。
【請求項９】
前記観測時刻を代表する時刻は、前記各第１レコードに含まれる観測時刻のうち最も早い観測時刻以降かつ最も遅い観測時刻以前の任意の時刻であることを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記載の行動識別装置。
【請求項１０】
前記行動識別部によって識別された行動を表す情報を出力する出力部をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜９のいずれか一項に記載の行動識別装置。
【請求項１１】
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第１レコードを第１データベースに逐次記録し、
前記第１データベースに記録された１つ以上の第１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複数の第２レコードを記録した第２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可能か否かを判定し、
識別不能と判定された特徴量と、該特徴量が抽出された各第１レコードに含まれる観測時刻を代表する時刻と、識別不能と判定された移動体のＩＤとを含む第３レコードを第３データベースに記録し、
識別可能と判定された特徴量と前記第２データベースとから前記移動体の行動を識別し、
行動識別された移動体のIDと同一のIDをもち、かつ前記行動識別された移動体の特徴量が抽出された各第１レコードに含まれる観測時刻を代表する時刻との差が第１閾値以内の時刻をもつ第３レコードを前記第３データベースから検出し、検出された第３レコードに含まれる特徴量と前記行動識別された移動体の行動またはその予兆行動を表すラベルとを含む第２レコードを前記第２データベースに追加する、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。観測データにあらかじめ人がラベル付けを行なったデータ（教師データ）を用いて識別器を自動的に生成する方法は、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。これら手法を用いて、識別精度の高い識別器を自動生成するためには、偏りのない大量の教師データを取得する必要がある。
【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】
人の行動を識別する識別器を生成するために偏りのない教師データを取得することは難しい。行動識別のための教師データの取得方法は次の２種類が考えられる。一つは、実際に観測されたデータに対して、人が一つ一つ行動のラベルを付ける方法である。もう一つは、演技者に行動ラベルを告げ、それに即した演技をしてもらいそれを観測し、観測データとする方法である。前者の方法では、本当に識別したい行動は、たまにしか現れないという問題がある。例えば、識別したい行動が教室での危険行動であった場合を考えると、常に観測されるのは生徒の正常な行動であり、たとえば１年間観測したとしても危険行動が現れるのは数回にしかすぎない。後者の方法では、演技者が演じることができるのは識別したい行動のいくつかのパターンにしかすぎず、すべてを演じることはできない。また、その識別したい行動そのものの演技をすることは可能であるが、その予兆行動といったものはわからないことが多いため演じることができない。例えば、店舗のなかの商品をバックに入れるといった万引き行動は演技者の演技によって観測することが可能であるが、その予兆となる行動、例えば、万引きをする前に店員の動きに注目し常に店員の死角に行くように移動するといった行動をとるといった傾向があった場合、万引き行動を行なった人の前の行動を調べれば、共通する行動として得ることはできるが、これら行動は、あらかじめわからないことが多く演じることができない。このように、行動を対象とした識別器を生成する際に得られる教師データに偏りがあり、識別精度を向上させることは難しく、また識別可能な移動体の行動が限られるという問題がある。
【００１０】
本発明は、移動体の行動を識別する識別精度を向上させるともに識別可能な移動体の行動を増やすことが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】
【００１１】
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複数の第１レコードを記録する第１データベースと、
前記第１データベースに記録された１つ以上の第１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複数の第２レコードを記録した第２データベースと、
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可能か否かを前記第２データベースに基づき判定する行動識別可能判定部と、
識別不能と判定された特徴量と、該特徴量が抽出された各第１レコードに含まれる観測時刻を代表する時刻と、識別不能と判定された移動体のＩＤとを含む第３レコードを記録する第３データベースと、
識別可能と判定された特徴量と前記第２データベースとから前記移動体の行動を識別する行動識別部と、
行動識別された移動体のＩＤと同一のＩＤをもち、かつ前記行動識別された移動体の特徴量が抽出された各第１レコードに含まれる観測時刻を代表する時刻との差が第１閾値以内の時刻をもつ第３レコードを前記第３データベースから検出し、検出された第３レコードに含まれる特徴量と前記行動識別された移動体の行動またはその予兆行動を表すラベルとを含む第２レコードを前記第２データベースに追加するデータベース更新部と、
を備える。
【００１２】
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第１レコードを第１データベースに逐次記録し、
前記第１データベースに記録された１つ以上の第１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複数の第２レコードを記録した第２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可能か否かを判定し、
識別不能と判定された特徴量と、該特徴量が抽出された各第１レコードに含まれる観測時刻を代表する時刻と、識別不能と判定された移動体のＩＤとを含む第３レコードを第３データベースに記録し、
識別可能と判定された特徴量と前記第２データベースとから前記移動体の行動を識別し、
行動識別された移動体のＩＤと同一のＩＤをもち、かつ前記行動識別された移動体の特徴量が抽出された各第１レコードに含まれる観測時刻を代表する時刻との差が第１閾値以内の時刻をもつ第３レコードを前記第３データベースから検出し、検出された第３レコードに含まれる特徴量と前記行動識別された移動体の行動またはその予兆行動を表すラベルとを含む第２レコードを前記第２データベースに追加する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明により、移動体の行動を識別する識別精度が向上するとともに、識別可能な移動体の行動を増やすことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
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。この行動識別装置は、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、行動識別可能判定部３と、教師データベース（教師ＤＢ）４と、識別可能判定パラメータデータベース（識別可能判定パラメータＤＢ）５と、識別不可能データベース（識別不可能ＤＢ）６と、行動識別部７と、識別パラメータデータベース（識別パラメータＤＢ）８と、教師データベース更新部（教師ＤＢ更新部）９と、出力部１０とで構成される。
【００１５】
行動履歴データベース１は第１データベースに、教師データベース４は第２データベースに、識別不可能データベース６は第３データベースに相当する。
【００１６】
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。
【００１７】
行動履歴データベース（第１データベース）１は、単数および複数の移動体のレコード（第１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。移動体００１の移動軌跡を一秒おきに観測した例を図２に示す。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。
【００１８】
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可能判定部３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。すなわち観測時刻として、最初の観測時刻以降かつ最後の時刻以前の任意の時刻を採用できる。
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【００２１】
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、各特徴量の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。
【００２２】
教師データベース（第２データベース）４は、単数または複数のレコード（第２レコード）から構成されるデータベースであり、一つのレコードは単数または複数の特徴量と、行動ラベルとの組で表される。教師データベース４の一例を図５に示す。図５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。一番目のレコードは、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している。三番目のレコードは、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している。
【００２３】
教師データベース４を生成する方法について述べる。教師データベース４は、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レコードとして、教師データベース４に記録することで生成してもよいし、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レコードとして、教師データベース４に記録することで生成してもよい。
【００２４】
行動識別可能判定部３は、特徴量抽出部２から入力された移動体ＩＤ、観測時刻、単数または複数の特徴量のうちの単数または複数の特徴量と、教師データベース４とから移動体の行動を識別可能であるか否かを判定する。識別不可能の場合は、移動体ＩＤと観測時刻と単数または複数の特徴量とを識別不可能データベース６に記録する。一方、識別可能の場合は、移動体ＩＤと観測時刻と単数または複数の特徴量とを行動識別部７へ入力する。
【００２５】
行動識別可能判定部３における判定方法の一例を図４のフローチャートに示す。ｋは教師データベース４に記録されたレコードの番号を表し、ｎは教師データベース４に記録されたレコード総数を表す。ｄは、特徴量抽出部２より入力された単数又は複数の特徴量を表す変数およびベクトルであり、ｄｋは教師データベース４のｋ番目に記録されているレコードの単数又は複数の特徴量を表す変数およびベクトルである。Ｌは識別可能判定パラメータデータベース５に記録された行動識別可能判定閾値を表す。
【００２６】
まず、教師データベース４に記録されたすべてのレコードについて、レコードに含まれる単数または複数の特徴量と特徴量抽出部２より入力された単数又は複数の特徴量との差分（距離あるいは類似度）を算出し、そのうちの最小値（最小の距離あるいは最大の類似度に相当）を記録する（Ｓ１１〜Ｓ１４）。
【００２７】
レコードに含まれる特徴量がｎ個の場合、｜ｄ−ｄｋ｜の算出（距離の算出あるいは類似度の算出）は例えば以下の式２のように表される。行動識別可能判定部３は特徴量間の距離あるいは類似度を計算する距離計算部あるいは類似度計算部を有している。距離計算部あるいは類似度計算部は、後述する行動識別部７および教師データベース更新部９が備えていても良い。特徴量間の距離の計算（類似度の計算）には式２の他にも種々の方法を用いることができる。
【数２】
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【００２８】
次に、記録された差分の最小値と、識別可能判定パラメータデータベース５に記録された行動識別可能判定閾値（第２閾値）とを比較し（Ｓ１５）、最小値が行動識別可能判定閾値以上の場合（Ｓ１５のＹＥＳ）識別不可能とし、最小値が行動識別可能判定閾値よりも小さい場合（Ｓ１５のＮＯ）識別可能と判定する。
【００２９】
他の判定方法として、教師データベース４に記録されたレコードに記録されている単数または複数の特徴量と特徴量抽出部２より入力された単数又は複数の特徴量との差分を積算していき、差の積算値と識別可能判定パラメータデータベース５に記録された別の行動識別可能判定閾値（第４閾値）とを比較し、積算値が別の行動識別可能判定閾値以上の場合は識別不可能とし、積算値が別の行動識別可能判定閾値よりも小さい場合を識別可能としてもよい。また特徴量抽出部２から入力された単数又は複数の特徴量とレコードに記録されている単数または複数の特徴量との差分が行動識別可能判定閾値（第２閾値）未満となるレコードの数がある定められた個数（類似個数閾値あるいは第３閾値）よりも多くある場合は識別可能とし、類似個数閾値以下の場合は識別不可能とする方法などが考えられる。
【００３０】
識別可能判定パラメータデータベース５は、行動判別可能識別部３において、特徴量抽出部２から入力された複数の特徴量から行動識別可能かを判定するための行動識別可能判定閾値（第２閾値）または別の行動識別可能判定閾値（第４閾値）を記録している。特徴量抽出部２より入力された単数又は複数の特徴量とレコードに記録されている単数または複数の特徴量との差分が行動識別可能判定閾値（第２閾値）未満となるレコードの数がある定められた個数（類似個数閾値あるいは第３閾値）よりも多くある場合に識別可能とする判定を行う場合には、行動識別可能判定閾値（第２閾値）に加え、類似個数閾値（第３閾値）を記憶する。
【００３１】
識別不可能データベース（第３データベース）６は、行動識別可能判定部３で識別不可能と判定されたときに出力される単数または複数の特徴量と移動体ＩＤと観測時刻とをひとつのレコード（第３レコード）として記録するデータベースである。識別不可能データベース６の一例を図６に示す。図６の一番目のレコードは、識別不可能と判定された、２００７年０８月０１日の１８：００：０１に移動体００１を観測して得た特徴量（平均速度が１５ｃｍ／ｓ、方向転換回数が４回、停止回数が３回、歩行時間が９秒）を表している。二番目のレコードは、識別不可能と判定された、２００７年０８月０１日の１８：００：０２に移動体００１を観測して得た特徴量（平均速度が１８ｃｍ／ｓ、方向転換回数が５回、停止回数が４回、歩行時間が１０秒）を表している。
【００３２】
行動識別部７は、教師データベース４に記録された複数のレコードを用いて必要に応じて識別器を生成する。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る。また行動識別部７は、生成した識別器または、あらかじめ与えられたＫ  Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒｓなどの識別アルゴリズムを用いて、行動識別可能判定部３で識別可能と判定され出力された移動体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を用いて行動識別を行ない、識別の結果の行動を表す行動ラベルを、移動体ＩＤと観測時刻と単数または複数の特徴量とともに出力する。
【００３３】
ここで識別器の一例として決定木の例を図７に示す。図７に示す決定木は、「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」、「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」、「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」、「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。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、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る。
【００３４】
識別アルゴリズムとして、Ｋ  Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒｓを用いる場合は、教師データベース４に記録された各レコードの特徴量と、行動識別可能判定部３で識別可能と判定され出力された単数または複数の特徴量との類似度（距離）を計算し、例えば一番距離が近い（類似度が大きい）レコードに含まれる行動ラベルを選択する。一例として、教師データベース４が図５に示すものであり、距離（類似度）が以下の式３で定義される場合について述べる。
【数３】
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【００３５】
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、行動識別可能判定部３で識別可能と判定され出力された移動体ＩＤと観測時刻と単数または複数の特徴量とのセットに対する行動ラベルとする。例えば、行動識別可能判定部３から出力された特徴量が、平均速度が１０ｃｍ／ｓ、方向転換回数が１５回、停止回数が１１回、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番目のレコードとの類似度が最も高い（距離が最も小さい）と判断され、「迷い行動」とラベル付けされる。
【００３６】
識別パラメータデータベース８は、行動識別部７で識別器を生成する際に必要なパラメータ、または行動識別部７で識別アルゴリズムを用いる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。
【００３７】
教師データベース更新部９は、行動識別部７より出力された移動体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を元に識別不可能データベース６を検索し、同一の移動体ＩＤをもち、かつ行動識別部７から出力された観測時刻との差があらかじめ定められた値（第１閾値）以内の観測時刻をもつレコードがあるかどうかを調べる。そのようなレコードがあったとき、そのレコードに記録されている単数又は複数の特徴量に行動識別部７より出力された行動ラベルと同一行動ラベルを付加し一つのレコードとして、教師データベース４に追加記録し、識別不可能データベース６からは前記に該当するレコードを消去する。すなわち行動が識別できないとして判断が保留されていた特徴量と観測時刻と移動体ＩＤとの組（第３レコード）に対して行動ラベルが付与される。これにより偏りのない教師データ（第２レコード）を教師データベース４に多く蓄積でき、移動体の行動識別の精度が向上するとともに、識別可能な移動体の行動数を増やすことができる。以上の処理を識別不可能データベース６内の該当する全てのレコード（すなわち同一の移動体ＩＤをもち、かつ行動識別部７より出力された観測時刻とあらかじめ定められた値以内の観測時刻をもつレコード）について行う。
【００３８】
また、教師データベース更新部９は、識別不可能データベース６に記録されている移動体ＩＤの観測データがある一定の時間以上得られない場合は、識別不可能データベース６から、その移動体ＩＤを含むレコードすべてを削除してもよい。つまり、識別不可能データベース６に記録された時刻、または識別不可能データベース６内のレコードに記録されている観測時刻から、一定時間以上経過したレコードを削除してもよい。
【００３９】
また、教師データベース更新部９は、行動識別部７により得られた行動ラベルと、この行動ラベルが得られたときの移動体ＩＤと観測時刻と特徴量とを一つのレコード（第４レコード）として、別のデータベース（第４データベース）に記録しておく。そして同一のＩＤをもち、かつ特徴量間の距離が所定値以下（特徴量間の類似度が所定値以上）となるレコードがある一定数以上蓄積されたら、これらの一定数以上のレコードから各同一の行動ラベルの割合を計算する。最も高い割合があらかじめ指定された割合（第５閾値）以上のとき、最も高い割合をもつ行動ラベルをもとに、教師データベース４へのレコードの追加を行う。つまり、これらのレコードに含まれる観測時刻を代表する時刻（たとえばこれらのレコードのうちいずれかに含まれる観測時刻）に対し上記あらかじめ定められた値（第１閾値）以内の観測時刻をもつレコードを識別不可能データベース６から検出し、検出したレコードに含まれる特徴量と、上記最も高い割合をもつ行動ラベルとを１つのレコードとして教師データベース４に追加する。上記最も高い割合が第５閾値未満であるときは、教師データベース４へのレコードの追加は行わない。
【００４０】
また、教師データベース更新部９は、行動識別部７から出力された移動体ＩＤと同一の移動体ＩＤをもちかつ行動識別部７から出力された観測時刻との差があらかじめ定められた値（第１閾値）以内の観測時刻をもつレコードを識別不可能データベース６から検出した際、そのレコードに記録されている単数又は複数の特徴量に対し行動識別部７より出力された行動ラベルが表す行動の予兆行動というラベルをつけて一つのレコードとし、教師データベース４に記録し、識別不可能データベース６からは前記に該当するレコードを消去してもよい。以上の手順を識別不可能データベース６内の該当する全てのレコード（すなわち同一の移動体ＩＤをもち、かつ行動識別部７から出力された観測時刻とあらかじめ定められた値以内の観測時刻をもつレコード）について行なっても良い。
【００４１】
出力部１０は、行動識別部７から入力される移動体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を出力する。出力部１０は、これらのうち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。またあらかじめ記録した行動ラベルと等しい行動ラベルが入力されたときに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。
【００４２】
図８は図１の行動識別装置を用いて行う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。
【００４３】
まず、移動体を観測して得られたセンサデータから特徴量抽出部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教師データベース４を用意する（Ｓ１１）。
【００４４】
次に、教師データベース４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）。
【００４５】
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とセンサデータと観測時刻を取得し、さらに観測したセンサデータから特徴量抽出部２において特徴量を抽出する（Ｓ１３）。
【００４６】
抽出した特徴量から移動体の行動を識別可能であるか否かを教師データベース４に基づき判定する（Ｓ１４）。
【００４７】
識別可能でない場合は（Ｓ１５のＮＯ）、行動識別可能判定部３により、移動体ＩＤと観測時刻と特徴量とを識別不可能データベース６に記録する（Ｓ１６）。
【００４８】
識別可能な場合は（Ｓ１５のＹＥＳ）、行動識別部７において識別器を用いて識別を行い、識別された行動を表す行動ラベルを得る（Ｓ１７）。
【００４９】
そして、教師データベース更新部９により識別不可能データベース６を検索し、行動識別部７で識別された移動体のＩＤと同一のＩＤをもちかつ、該移動体の観測時刻との差があらかじめ与えられた閾値以内である観測時刻をもつレコードを識別不可能データベース６から検出し、行動識別部７により行動識別された行動または当該行動の予兆行動を表すラベルと、検出したレコードに含まれる特徴量との組を教師データベース４に追加する（Ｓ１８）。更新した教師データベース４を元に行動識別部７において識別器を再生成してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】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２】観測のイメージ図である。
【図３】行動履歴データベースの一例である。
【図４】行動識別可能判定部のフローチャートの一例である。
【図５】教師データベース４の一例である。
【図６】識別不可能データベース６の一例である。
【図７】行動識別部で用いる識別器の例として決定木を示す。
【図８】図１の行動識別装置を用いて行う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】
【００５１】
１：行動履歴データベース（第１データベース）
２：特徴量抽出部
３：行動識別可能判定部
４：教師データベース（第２データベース）
５：識別可能判定パラメータデータベース
６：識別不可能データベース（第３データベース）
７：行動識別部
８：識別パラメータデータベース
９：教師データベース更新部（データベース更新部）
１０：出力部
【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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