(57)【要約】  提供されたオブジェクトトラック（２４）が異常であるかどうかを決定する方法及び装置であって、オブジェクトトラック（２４）は、ある期間にわたって測定されたオブジェクト（２）の物理的性質の値のセットであり、方法は、１つ以上の関数（２６）を備えたモデルを提供することと、ここで、各関数(２６)は、正常であると定義されるオブジェクトトラック（２４）を表す、提供されたオブジェクトトラック（２４）を関数（２６）に割り当てることと、提供されたオブジェクトトラック（２４）と、割り当てられた関数（２６）とを比較し、そのオブジェクトトラック（２４）が異常であるかどうかを決定することと、を備えている。モデルを提供することは、複数のオブジェクト（２）のうちの各オブジェクトに対して、オブジェクトトラック（２４）を決定することと、ここで、決定されたオブジェクトトラック（２４）は、正常なオブジェクトトラック（２４）として定義される、決定されたトラック（２４）を使用して、ガウスプロセスに基づく変分ベイズ期待値最大化プロセスを行なって、１つ以上の関数（２６）を学習することと、を備える。【選択図】    図１
2015523753.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
提供されたオブジェクトトラック（２４）が異常なオブジェクトトラック（２４）であるかどうかを決定する方法であって、
オブジェクトトラック（２４）は、ある期間にわたって測定されたオブジェクト（２）の１つ以上の物理的性質の値のセットであり、
オブジェクト（２）の物理的性質は、測定可能な任意の性質であり、
その値は、オブジェクトの状態を示し、
前記方法は、
モデルを提供することと、
ここで、前記モデルは、１つ以上の関数（２６）を備えており、各関数(２６)は、正常であると定義されたオブジェクトトラック（２４）を表す、
前記提供されたオブジェクトトラック（２４）を関数（２６）に割り当てることと、
前記提供されたオブジェクトトラック（２４）と、前記提供されたオブジェクトトラック（２４）が割り当てられた関数（２６）とを比較し、前記オブジェクトトラック（２４）が異常なオブジェクトトラック（２４）であるかどうかを決定することと、
を備えており、
前記モデルを提供することは、
複数のオブジェクト（２）のうちの各オブジェクトに対して、オブジェクトトラック（２４）を決定することと、
ここで、前記決定されたオブジェクトトラック（２４）は、正常なオブジェクトトラック（２４）として定義される、
前記決定されたオブジェクトトラック（２４）を使用して、ガウスプロセスに基づく変分ベイズ期待値最大化プロセスを行なって、前記１つ以上の関数（２６）を決定することと、
ここで、各関数（２６）は、前記決定されたオブジェクトトラック（２４）のうちの１つ以上を表し、前記関数（２６）は前記モデルを形成する、
を備える、方法。
【請求項２】
前記比較するステップは、
前記提供されたオブジェクトトラック（２４）と、前記提供されたオブジェクトトラック（２４）が割り当てられた関数（２６）とを使用することと、
前記提供されたオブジェクトトラック（２４）が、前記提供されたオブジェクトトラック（２４）が割り当てられた関数（２６）に対して、どれくらい異常であるかを示すスコア値を決定することと、
を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記スコア値を決定するステップは、
前記提供されたオブジェクトトラック（２４）と、前記提供されたオブジェクトトラック（２４）が割り当てられた関数（２６）との間における、マハラノビス距離を決定すること、
を備える、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記方法は、
前記提供されたオブジェクトトラック（２４）が、前記提供されたオブジェクトトラック（２４）が割り当てられた関数（２６）に対して、どれくらい異常であるかに応じた画像の不透明度で、前記提供されたオブジェクトトラック（２４）を表示すること、
を更に備える、請求項１、２、又は３に記載の方法。
【請求項５】
オブジェクト（２）が異常に挙動しているかどうかを決定する方法であって、
前記方法は、
前記オブジェクト（２）を追跡し、オブジェクトトラック（２４）を生成することと、
ここで、オブジェクトトラック（２４）は、ある期間にわたって測定されたオブジェクト（２）の１つ以上の物理的性質の値のセットであり、オブジェクト（２）の物理的性質は、測定可能な任意の性質であり、その値は、オブジェクトの状態を示す、
請求項１乃至４の何れか１項に記載の方法を使用して、前記生成されたオブジェクトトラック（２４）が異常なオブジェクトトラック（２４）であるかどうかを決定し、それによって、前記オブジェクト（２）が異常に挙動しているかどうかを決定することと、
を備える、方法。
【請求項６】
正常なオブジェクトの挙動のモデルを決定する方法であって、
前記モデルは、異常なオブジェクトの挙動を検出する方法において使用され、
前記方法は、
複数のオブジェクト（２）のうちの各オブジェクトに対して、ある期間にわたって、前記各オブジェクト（２）の１つ以上の物理的性質の値を測定することと、
ここで、オブジェクト（２）の物理的性質は、測定可能な任意の性質であり、その値は、オブジェクトの状態を示す、
測定値のうちの幾つか又は全てを使用して、各オブジェクト（２）に対して、オブジェクトトラック（２４）を決定することと、
ここで、オブジェクトトラック（２４）は、前記期間にわたって測定されたオブジェクト（２）の１つ以上の物理的性質の値のセットであり、前記決定されたオブジェクトトラック（２４）は、正常なオブジェクトトラック（２４）として定義される、
前記決定されたオブジェクトトラック（２４）を使用して、ガウスプロセスに基づく変分ベイズ期待値最大化プロセスを行なって、１つ以上の関数（２６）を決定することと、
ここで、各関数（２６）は、前記オブジェクトトラック（２４）のうちの１つ以上を表し、前記関数（２６）は前記モデルを形成する、
を備える、方法。
【請求項７】
オブジェクト（２）に対して、オブジェクトトラック（２４）を決定することは、
前記期間にわたって前記オブジェクト（２）を追跡するトラッキングアルゴリズムを行なうこと、
を備える、請求項１乃至６の何れか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記トラッキングアルゴリズムは、前記複数のオブジェクト（２）のうちの各オブジェクトの１つ以上の物理的性質の、前記期間にわたってとられた測定値を使用して行なわれる、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
各測定値は、カメラ画像と、自動識別システムのデータと、全地球測位システムのデータと、レーダ画像と、から成る測定値のグループから選択される測定値である、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記オブジェクト（２）のうちの各オブジェクトは、人々と、動物と、航空機と、船と、から成るオブジェクトのグループから選択される、請求項１乃至９の何れか１項に記載の方法。
【請求項１１】
各物理的性質は、吸収と、アルベドと、角運動量と、エリアと、脆性と、沸点と、キャパシタンスと、色と、濃度と、密度と、誘電性と、延性と、分布と、効果と、弾性と、電荷と、電気伝導率と、電気インピーダンスと、電場と、電位と、放射と、フレキシビリティと、流量と、流動性と、周波数と、硬度と、インダクタンスと、固有インピーダンスと、強度と、放射束密度と、長さと、位置と、輝度と、ルミネセンスと、光沢と、展性と、磁場と、磁束と、質量と、融点と、モーメントと、運動量と、不透明度と、透過率と、誘電率と、塑性と、圧力と、ラジアンスと、溶解度と、比熱と、抵抗率と、反射率と、屈折率と、スピンと、スピードと、強度と、スチフネスと、温度と、張力と、熱伝導率と、速度と、粘度と、体積と、波動インピーダンスと、から成る物理的性質のグループから選択される、請求項１乃至１０の何れか１項に記載の方法。
【請求項１２】
ガウスプロセスに基づく変分ベイズ期待値最大化プロセスを行なうステップは、
前記オブジェクトトラックのデータを回転することと、レビンすることと、
を備える、請求項１乃至１１の何れか１項に記載の方法。
【請求項１３】
提供されたオブジェクトトラック（２４）が異常なオブジェクトトラック（２４）であるかどうかを決定する装置であって、
オブジェクトトラック（２４）は、ある期間にわたって測定されたオブジェクト（２）の１つ以上の物理的性質の値のセットであり、
オブジェクト（２）の物理的性質は、測定可能な任意の性質であり、
その値は、オブジェクトの状態を示し、
前記装置は、１つ以上のプロセッサ（１０）を備えており、
前記１つ以上のプロセッサ（１０）は、
モデルを提供し、
ここで、前記モデルは、１つ以上の関数（２６）を備えており、各関数(２６)は、正常であると定義されるオブジェクトトラック（２４）を表す、
前記提供されたオブジェクトトラック（２４）を関数（２６）に割り当てて、
前記提供されたオブジェクトトラック（２４）と、前記提供されたオブジェクトトラック（２４）が割り当てられた関数（２６）とを比較し、前記オブジェクトトラック（２４）が異常なオブジェクトトラック（２４）であるかどうかを決定する、
ように構成されており、
前記モデルを提供することは、
複数のオブジェクト（２）のうちの各オブジェクトに対して、オブジェクトトラック（２４）を決定することと、
ここで、前記決定されたオブジェクトトラック（２４）は、正常なオブジェクトトラック（２４）として定義される、
前記決定されたオブジェクトトラックを使用して、ガウスプロセスに基づく変分ベイズ期待値最大化プロセスを行なって、１つ以上の関数（２６）を決定することと、
ここで、各関数（２６）は前記決定されたオブジェクトトラック（２４）のうちの１つ以上を表し、前記関数（２６）は前記モデルを形成する、
を備える、装置。
【請求項１４】
正常なオブジェクトの挙動のモデルを決定する装置であって、
前記モデルは、異常なオブジェクトの挙動を検出する方法において使用され、
前記装置は、
複数のオブジェクト（２）のうちの各オブジェクトに対して、ある期間にわたって、前記各オブジェクト（２）の１つ以上の物理的性質の値を測定するように構成されている１つ以上のセンサ（８）と、
ここで、オブジェクト（２）の物理的性質は、測定可能な任意の性質であり、その値は、オブジェクトの状態を示す、
前記１つ以上のセンサ（８）に動作可能に結合されている１つ以上のプロセッサ（１０）と、
を備えており、
前記１つ以上のプロセッサ（１０）は、
測定値のうちの幾つか又は全てを使用して、各オブジェクト（２）に対して、オブジェクトトラック（２４）を決定し、
ここで、オブジェクトトラック（２４）は、前記期間にわたって測定されたオブジェクト（２）の１つ以上の物理的性質の値のセットであり、前記決定されたオブジェクトトラック（２４）は、正常なオブジェクトトラック（２４）として定義される、
前記決定されたオブジェクトトラック（２４）を使用して、ガウスプロセスに基づく変分ベイズ期待値最大化プロセスを行なって、１つ以上の関数（２６）を決定する、
ここで、各関数（２６）は、前記オブジェクトトラック（２４）のうちの１つ以上を表し、前記関数（２６）は前記モデルを形成する、
ように構成されている、装置。
【請求項１５】
コンピュータシステムによって実行されたときに、請求項１乃至１２の何れかの方法に従って前記コンピュータシステムを動作させるように構成されている、１つのコンピュータプログラム又は複数のコンピュータプログラム。
【請求項１６】
請求項１５に記載の、１つのコンピュータプログラム、又は複数のコンピュータプログラムのうちの少なくとも１つのコンピュータプログラムを記憶する、機械読み出し可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常な挙動の検出に関する。
【背景技術】
【０００２】
監視データセット(例えば、監視されている閉回路テレビジョン（closed-circuit television）の映像（footage）の場面)は、正常な活動(例えば、正常な人間の活動)を表わす数時間のデータを含む傾向がある。このような監視データセットを使用して、異常な又は普通でないやり方で挙動する人(例えば、異常な又は普通でない経路に沿って移動する人)を、人間のアナリストによって検出することは、困難である傾向がある。これは、殆どの人間の比較的に短い注意持続時間に原因がある傾向がある。
【発明の概要】
【０００３】
本発明の発明者は、正常性(即ち、正常な挙動)をモデル化するために、自動の教師なし学習法／アルゴリズム（automatic and unsupervised learning methods/algorithms）が使用され得ることを認識した。更に、本発明の発明者は、正常性からの逸脱が観測されたことを、例えば人間のオペレータに示すために、正常性のこのようなモデルが使用され得ることを認識した。
【０００４】
第１の態様において、本発明は、提供されたオブジェクトトラックが異常なオブジェクトトラックであるかどうかを決定する方法であって、オブジェクトトラックは、ある期間にわたって測定されたオブジェクトの１つ以上の物理的性質の値のセットであり、オブジェクトの物理的性質は、測定可能な任意の性質であり、その値は、オブジェクトの状態を示し、方法は、モデルを提供することと、ここで、モデルは、１つ以上の関数を備えており、各関数は、正常であると定義されたオブジェクトトラックを表す、提供されたオブジェクトトラックを関数に割り当てることと、提供されたオブジェクトトラックと、それが割り当てられた関数とを比較し、そのオブジェクトトラックが異常なオブジェクトトラックであるかどうかを決定することと、を備えており、モデルを提供するステップは、複数のオブジェクトのうちの各オブジェクトに対して、オブジェクトトラックを決定することと、ここで、決定されたオブジェクトトラックは、正常なオブジェクトトラックとして定義される、決定されたオブジェクトトラックを使用して、ガウスプロセス（又は、過程）に基づく変分ベイズ期待値最大化プロセス（Gaussian Processes based Variational Bayes Expectation Maximisation process）を行なって、１つ以上の関数を決定することと、ここで、各関数は、決定されたオブジェクトトラックのうちの１つ以上を表し、関数はモデルを形成する、を備える、方法を提供する。
【０００５】
オブジェクトに対して、オブジェクトトラックを決定することは、その期間にわたってオブジェクトを追跡するトラッキングアルゴリズム(tracking algorithm)を行なうこと、を備え得る。
【０００６】
トラッキングアルゴリズムは、複数のオブジェクトのうちの各オブジェクトの１つ以上の物理的性質の、ある期間にわたってとられた測定値を使用して行われ得る。各測定値は、カメラ画像と、自動識別装置システムのデータと、全地球測位システムのデータと、レーダ画像と、から成る測定値のグループから選択される測定値であり得る。
【０００７】
オブジェクトのうちの各オブジェクトは、人、動物、航空機、又は船であり得る。
【０００８】
物理的性質は、次の物理的性質の何れか、即ち、吸収（absorption）と、アルベド（albedo）と、角運動量（angular momentum）と、エリア（area）と、脆性（brittleness）と、沸点（boiling point）と、キャパシタンス（capacitance）と、色（colour）と、濃度（concentration）と、密度（density）と、誘電性（dielectric）と、延性（ductility）と、分布（distribution）と、効果（efficacy）と、弾性（elasticity）と、電荷（electric charge）と、電気伝導率（electrical conductivity）と、電気インピーダンス（electrical impedance）と、電場（electric field）と、電位（electric potential）と、放射（emission）と、フレキシビリティ（flexibility）と、流量（flow rate）と、流動性（fluidity）と、周波数（frequency）と、硬度（hardness）と、インダクタンス（inductance）と、固有インピーダンス（intrinsic impedance）と、強度（intensity）と、放射束密度（irradiance）と、長さ（length）と、位置（location）と、輝度（luminance）と、ルミネセンス（luminescence）と、光沢（lustre）と、展性（malleability）と、磁場（magnetic field）と、磁束（magnetic flux）と、質量（mass）と、融点（melting point）と、モーメント（moment）と、運動量（momentum）と、不透明度（opacity）と、透過率（permeability）と、誘電率（permittivity）と、塑性（plasticity）と、圧力（pressure）と、ラジアンス（radiance）と、溶解度（solubility）と、比熱（specific heat）と、抵抗率（resistivity）と、反射率（reflectivity）と、屈折率（refractive index）と、スピン（spin）と、スピード（speed）と、強度（strength）と、スチフネス（stiffness）と、温度（temperature）と、張力（tension）と、熱伝導率（thermal conductivity）と、速度（velocity）と、粘度（viscosity）と、体積（volume）と、波動インピーダンス（wave impedance）、であり得る。
【０００９】
ガウスプロセスに基づく変分ベイズ期待値最大化プロセスを行なうステップは、オブジェクトトラックのデータを回転すること（rotating）と、レビンすること（rebinning）と、を備え得る。
【００１０】
比較するステップは、提供されたオブジェクトトラックと、それが割り当てられた関数とを使用することと、提供されたオブジェクトトラックが、それが割り当てられた関数に対して、どれくらい異常であるかを示すスコア値を決定することと、を備え得る。スコア値を決定するステップは、提供されたオブジェクトトラックと、それが割り当てられた関数との間における、マハラノビス距離を決定すること、を備え得る。
【００１１】
方法は、提供されたオブジェクトトラックが、それが割り当てられた関数に対して、どれくらい異常であるかに応じた画像の不透明度で、提供されたオブジェクトトラックを表示すること、を更に備え得る。
【００１２】
更なる態様において、本発明は、オブジェクトが異常に挙動しているかどうかを決定する方法であって、方法は、オブジェクトを追跡し、オブジェクトトラックを生成することと、ここで、オブジェクトトラックは、ある期間にわたって測定されたオブジェクトの１つ以上の物理的性質の値のセットであり、オブジェクトの物理的性質は、測定可能な任意の性質であり、その値は、オブジェクトの状態を示す、上述の態様のうちの何れかに従う方法を使用して、生成されたオブジェクトトラックが異常なオブジェクトトラックであるかどうかを決定し、それによって、オブジェクトが異常に挙動しているかどうかを決定することと、を備える、方法を提供する。
【００１３】
更なる態様において、本発明は、正常なオブジェクトの挙動のモデルを決定する方法であって、モデルは、異常なオブジェクトの挙動を検出する方法において使用され、方法は、複数のオブジェクトのうちの各オブジェクトに対して、ある期間にわたって、オブジェクトの１つ以上の物理的性質の値を測定することと、ここで、オブジェクトの物理的性質は、測定可能な任意の性質であり、その値は、オブジェクトの状態を示す、測定値のうちの幾つか又は全てを使用して、各オブジェクトに対して、オブジェクトトラックを決定することと、ここで、オブジェクトトラックは、その期間にわたって測定されたオブジェクトの１つ以上の物理的性質の値のセットであり、決定されたオブジェクトトラックは、正常なオブジェクトトラックとして定義される、決定されたオブジェクトトラックを使用して、ガウスプロセスに基づく変分ベイズ期待値最大化プロセスを行なって、１つ以上の関数を決定することと、ここで、各関数は、オブジェクトトラックのうちの１つ以上を表し、関数はモデルを形成する、を備える、方法を提供する。
【００１４】
オブジェクトに対して、オブジェクトトラックを決定することは、その期間にわたってそのオブジェクトを追跡するトラッキングアルゴリズムを行なうこと、を備え得る。
【００１５】
トラッキングアルゴリズムは、複数のオブジェクトのうちの各オブジェクトの１つ以上の物理的性質の、その期間にわたってとられた測定値を使用して行なわれ得る。各測定値は、カメラ画像と、自動識別システムのデータと、全地球測位システムのデータと、レーダ画像と、から成る測定値のグループから選択される測定値であり得る。
【００１６】
オブジェクトのうちの各オブジェクトは、人々と、動物と、航空機と、船と、から成るオブジェクトのグループから選択されるオブジェクトであり得る。
【００１７】
各物理的性質は、吸収と、アルベドと、角運動量と、エリアと、脆性と、沸点と、キャパシタンスと、色と、濃度と、密度と、誘電性と、延性と、分布と、効果と、弾性と、電荷と、電気伝導率と、電気インピーダンスと、電場と、電位と、放射と、フレキシビリティと、流量と、流動性と、周波数と、硬度と、インダクタンスと、固有インピーダンスと、強度と、放射束密度と、長さと、位置と、輝度と、ルミネセンスと、光沢と、展性と、磁場と、磁束と、質量と、融点と、モーメントと、運動量と、不透明度と、透過率と、誘電率と、塑性と、圧力と、ラジアンスと、溶解度と、比熱と、抵抗率と、反射率と、屈折率と、スピンと、スピードと、強度と、スチフネスと、温度と、張力と、熱伝導率と、速度と、粘度と、体積と、波動インピーダンスと、から成る物理的性質のグループから選択され得る。
【００１８】
ガウスプロセスに基づく変分ベイズ期待値最大化プロセスを行なうステップは、オブジェクトトラックのデータを回転することと、レビンすることと、を備え得る。
【００１９】
更なる態様において、本発明は、提供されたオブジェクトトラックが異常なオブジェクトトラックであるかどうかを決定する装置であって、オブジェクトトラックは、ある期間にわたって測定されたオブジェクトの１つ以上の物理的性質の値のセットであり、オブジェクトの物理的性質は、測定可能な任意の性質であり、その値は、オブジェクトの状態を示し、装置は、１つ以上のプロセッサを備えており、１つ以上のプロセッサは、モデルを提供し、ここで、モデルは、１つ以上の関数を備えており、各関数は、正常であると定義されるオブジェクトトラックを表す、提供されたオブジェクトトラックを関数に割り当てて、提供されたオブジェクトトラックと、それが割り当てられた関数とを比較し、そのオブジェクトトラックが異常なオブジェクトトラックであるかどうかを決定する、ように構成されており、モデルを提供することは、複数のオブジェクトのうちの各オブジェクトに対して、オブジェクトトラックを決定することと、ここで、決定されたオブジェクトトラックは、正常なオブジェクトトラックとして定義される、決定されたオブジェクトトラックを使用して、ガウスプロセスに基づく変分ベイズ期待値最大化プロセスを行なって、１つ以上の関数を決定することと、ここで、各関数は決定されたオブジェクトトラックのうちの１つ以上を表し、関数はモデルを形成する、を備える、装置を提供する。
【００２０】
更なる態様において、本発明は、オブジェクトが異常に挙動しているかどうかを決定する装置であって、装置は、オブジェクトを追跡し、オブジェクトトラックを生成するように構成されているトラッキングモジュールと、ここで、オブジェクトトラックは、ある期間にわたって測定されたオブジェクトの１つ以上の物理的性質の値のセットであり、オブジェクトの物理的性質は、測定可能な任意の性質であり、その値は、オブジェクトの状態を示す、トラッキングモジュールに動作可能に結合された装置であって、上述の態様のうちの何れかに従う方法を使用して、生成されたオブジェクトトラックが異常なオブジェクトトラックであるかどうかを決定し、それによって、オブジェクトが異常に挙動しているかどうかを決定するように構成されている装置と、を備える、装置を提供する。
【００２１】
更なる態様において、本発明は、正常なオブジェクトの挙動のモデルを決定する装置であって、モデルは、異常なオブジェクトの挙動を検出する方法において使用され、装置は、複数のオブジェクトのうちの各オブジェクトに対して、ある期間にわたって、オブジェクトの１つ以上の物理的性質の値を測定するように構成されている１つ以上のセンサと、ここで、オブジェクトの物理的性質は、測定可能な任意の性質であり、その値は、オブジェクトの状態を示す、１つ以上のセンサに動作可能に結合されている１つ以上のプロセッサと、を備えており、１つ以上のプロセッサは、測定値のうちの幾つか又は全てを使用して、各オブジェクトに対して、オブジェクトトラックを決定し、ここで、オブジェクトトラックは、その期間にわたって測定されたオブジェクトの１つ以上の物理的性質の値のセットであり、決定されたオブジェクトトラックは、正常なオブジェクトトラックとして定義される、決定されたオブジェクトトラックを使用して、ガウスプロセスに基づく変分ベイズ期待値最大化プロセスを行なって、１つ以上の関数を決定する、ここで、各関数は、オブジェクトトラックのうちの１つ以上を表し、関数はモデルを形成する、ように構成されている、装置を提供する。
【００２２】
更なる態様において、本発明は、上述の態様のうちの何れかに従って決定されたモデルを提供する。
【００２３】
更なる態様において、本発明は、コンピュータシステムによって実行されたときに、上述の態様のうちの何れかに従ってコンピュータシステムを動作させるように構成されている、１つのコンピュータプログラム又は複数のコンピュータプログラムを提供する。
【００２４】
更なる態様において、本発明は、上述の態様に従って、１つのコンピュータプログラム、又は複数のコンピュータプログラムのうちの少なくとも１つのコンピュータプログラムを記憶する、機械読み出し可能な記憶媒体を提供する。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】異常な挙動を検出する方法の実施形態が実施される例示的なシナリオの概略図である（縮尺は実寸通りではない（not to scale）)。
【図２】異常な挙動を検出する方法を行なうために使用されるプロセッサの概略図である（縮尺は実寸通りではない)。
【図３】プロセッサを使用して行なわれるトレーニングプロセスのある特定のステップを示すプロセスのフローチャートである。
【図４】エリアと、その中の複数の決定されたトラックと、の画像の概略図である（縮尺は実寸通りではない)。
【図５】エリアと、その中の複数の決定された母関数と、の画像の概略図である（縮尺は実寸通りではない)。
【図６】母関数を決定する方法のある特定のステップを示すプロセスのフローチャートである。
【図７】異常な挙動を検出する方法のある特定のステップを示すプロセスのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
図１は、異常な挙動を検出する方法の実施形態が実施される例示的なシナリオ１の概略図である（縮尺は実寸通りではない)。
【００２７】
シナリオ１において、人々２は、エリア４(例えば、地域のエリア)内で又はエリア４を通って移動している。エリア４は、屋内のエリア(例えば、建物の中の部屋又は廊下)、或いは屋外のエリア(例えば、道又は広場)であり得る。人々２が、エリア４内で移動する(例えば、歩く、自転車に乗る（cycle）、等)場合に、各人２は、(図１において点線及び参照番号６によって示されている)それぞれの経路に沿って移動する。例えば、何人かの人々２は、(例えば、エリア４の境界に沿った１つの地点においてエリア４に入り、エリア４の境界に沿った異なる地点においてエリア４を出ることによって)経路６に沿ってエリア４を通って移動し得る。
【００２８】
ある期間にわたって、エリア４と、エリア４内で又はエリア４を通って移動する人々２と、の画像が、カメラ８(例えば、閉回路テレビジョンカメラ)によって取り込まれる。カメラ画像は、カメラ８からプロセッサ１０へ送信される。
【００２９】
プロセッサ１０は、図２を参照して後述においてより詳しく記載される。プロセッサ１０は、カメラ８から受信したカメラ画像を処理する。特に、図３乃至７を参照して後述においてより詳しく記載されるように、プロセッサ１０は、カメラ画像を使用して、異常な挙動を検出する方法を行なう。異常な挙動を検出する方法は、異常である経路６に沿って移動する、エリア４内の人々２を検出するために行なわれる。図３を参照して後述においてより詳しく記載されるように、何が正常な経路であるか、及び何が異常な経路であるか、の定義は、プロセッサ１０によって決定される。次に、異常な挙動を検出する方法の結果は、オペレータ１２(例えば、人間のオペレータ)に提供(例えば、表示)され得る。次に、オペレータ１２は、表示された結果に応じて措置を講じ得る。
【００３０】
図２は、プロセッサ１０の実施形態の概略図である（縮尺は実寸通りではない)。
【００３１】
この実施形態において、プロセッサ１０は、人々トラッカ（people tracker）１４と、学習及びテストモジュール１６と、データベース１８と、フレーム処理モジュール２０と、ディスプレイ２２と、を備えている。
【００３２】
人々トラッカ１４は、カメラ８からプロセッサ１０へ送信されたカメラ画像を受信するように構成されている。図３及び４を参照して後述においてより詳しく記載されるように、人々トラッカ１４は、従来のトラッキングアルゴリズムを使用して、受信したカメラ画像を処理するように構成されている。例えば、「リアルタイムトラッキングのための適応性背景混合モデル」、クリス  シュタウファー、コンピュータビジョン及びパターン認識に関するＩＥＥＥ会議の報告書、２４６乃至２５２頁、１９９（"Adaptive background mixture models for real-time tracking", Chris Stauffer, Proceedings IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 246-252, 199）（参照によってここに組み込まれている）に記載されているトラッキングアルゴリズムが使用され得る。これは、カメラ画像が撮られていた期間中にエリア４を通って又はエリア４内で移動する各人２に対して、トラックデータ(track data)又は「トラック」を決定するために行われる。これらの決定されたトラックは、経路６を表し、経路６に沿って、人々２は、エリア４を通って又はエリア４内で移動する。例えば、人２に対するトラックは、ある時間にわたるエリア４内におけるその人２の一連のｘ及びｙ位置によって表わされ得る。人２に対するトラックは、関連する観測結果（observation）のセットである。
【００３３】
人々トラッカ１４の出力(即ち、決定されたトラック)が、人々トラッカ１４から学習及びテストモジュール１６へ送信され得るように、人々トラッカ１４は学習及びテストモジュール１６に更に接続されている。
【００３４】
学習及びテストモジュール１６は、受信したトラック情報を処理するように構成されている。更に、学習及びテストモジュール１６は、２つのモードのうちの一方で動作するように構成されている。学習及びテストモジュール１６の第１のモードは、以下で「トレーニングモード」と呼ばれる。学習及びテストモジュール１６の第２のモードは、以下で「テストモード」と呼ばれる。
【００３５】
図３を参照して後述においてより詳しく記載されるように、学習及びテストモジュール１６は、そのトレーニングモードで動作しているときに、人々トラッカ１４から受信したトラック情報を処理し、トラックに対する１つ以上の「母関数（generating function）」を決定する(即ち、学習する、評価する)ように構成されている。決定された母関数は、ガウスプロセスの混合(即ち、出力が一緒にガウス分布されている一群の確率変数)である。決定された母関数は、観測されたデータ(即ち、トラックデータのセット)を最も良く記述するガウスプロセスである。(幾つかのガウスプロセスから得られた)決定された母関数は、トラックデータを発生した関数であると考えられ得るので、ここでは、用語「母関数」が使用されている。母関数の決定は、後述においてより詳しく記載される。
【００３６】
図４を参照して後述においてより詳しく記載されるように、学習及びテストモジュール１６は、そのテストモードで動作しているときに、人々トラッカ１４から受信したトラック情報を処理し、「スコア」値を生成するように構成されている。この実施形態において、トラックに対するスコア値は、そのトラックがどれくらい異常であるか、即ち、そのトラックに対応する人２の挙動がどれくらい異常であるか、即ち、人２が移動した経路６がどれくらい異常であるか、を示す値である。
【００３７】
(学習及びテストモジュール１６によって、それがトレーニングモードで動作しているときに決定された)母関数が、データベース１８に記憶され、データベース１８に記憶された母関数が、(例えば、学習及びテストモジュール１６がテストモードで動作しているときに)学習及びテストモジュール１６によって検索され得るように、学習及びテストモジュール１６はデータベース１８に結合されている。
【００３８】
学習及びテストモジュール１６によって生成されたスコア値が、学習及びテストモジュール１６からフレーム処理モジュール２０へ送信され得るように、学習及びテストモジュール１６はフレーム処理モジュール２０に更に結合されている。
【００３９】
学習及びテストモジュール１６に結合されていることに加えて、フレーム処理モジュール２０は、カメラ８からプロセッサ１０へ送信されたカメラ画像を受信するように構成されている。図４を参照して後述においてより詳しく記載されるように、フレーム処理モジュール２０は、受信したカメラ画像と、受信したスコア値とを処理するように構成されている。フレーム処理モジュール２０の出力が、ディスプレイ２２上で(オペレータ１２に)表示され得るように、フレーム処理モジュール２０はディスプレイ２２に更に結合されている。
【００４０】
上述の構成を実施し、後述で記載される方法のステップを行なうための、プロセッサ１０を含む装置は、任意の適切な装置、例えば１つ以上のコンピュータ又は他の処理装置又はプロセッサを構成する又は適合させることによって、並びに／或いは、追加のモジュールを備えることによって提供され得る。コンピュータメモリ、コンピュータディスク、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ等、或いはこれらの又は他の記憶媒体の任意の組み合わせのような機械読み出し可能記憶媒体中に又は上に記憶された、１つのコンピュータプログラム又は複数のコンピュータプログラムの形態の命令及びデータを含む、命令を実施しデータを使用するために、装置は、コンピュータ、コンピュータのネットワーク、又は１つ以上のプロセッサを備え得る。
【００４１】
図３は、カメラ８及びプロセッサ１０によって行なわれるプロセスのある特定のステップを示すプロセスのフローチャートである。図３のプロセスにおいて、プロセッサの学習及びテストモジュール１６は、トレーニングモードで動作している。従って、図３のプロセスは、以下で「トレーニングプロセス」と呼ばれる。トレーニングプロセスでは、（ある期間にわたって）カメラ画像がカメラ８によって取り込まれ、プロセッサ１０によって処理される。これは、リアルタイムで行なわれてもよく(即ち、カメラ画像が、カメラ８によって取り込まれながら、プロセッサ１０によって処理されてもよく)、又はリアルタイムで行なわれなくてもよい(例えば、カメラ画像は、ある期間にわたって撮られ、後の時間に処理されてもよい)。
【００４２】
ステップｓ２において、カメラ８はエリア４の画像を取り込む。画像は、エリア４を通って及び／又はエリア４内で移動する人々２の画像を含み得る。
【００４３】
ステップｓ４において、カメラ８はエリア４（及び人々２）の画像をプロセッサ１０の人々トラッカ１４へ送信する。
【００４４】
ステップｓ６において、人々トラッカ１４は、カメラ画像上で人々トラッキングプロセスを行なって、ステップｓ２でカメラ画像が撮られていた期間中に、エリア４を通って又はエリア４内で移動している人々２の各々に対するトラック(即ち、トラックデータのセット)を決定する。この実施形態において、人２に対するトラックは、エリア４内における一連のｘ及びｙ位置であり、各位置は、特定の時間ステップにおけるエリア４内のその人２の位置である。
【００４５】
図４は、エリア４の画像の概略図（縮尺は実寸通りではない)である(便宜上及び理解し易いように、エリア４の画像は、エリア４と同じ参照番号によって示されている)。図４は、例示的な複数のトラック２４を示している。トラック２４の各々は、点線によって共に結び付けられたｘ及びｙ位置のセット(図４では、バツ印（cross）として示されている)である。各トラック２４は、経路６を表し、経路６に沿って、人２は、カメラ画像が撮られていた期間中に、エリア４を通って及び／又はエリア４内で移動する。
【００４６】
この実施形態では、トラックを決定するために、従来の人々トラッキングアルゴリズムが人々トラッカ１４によって使用される。
【００４７】
ステップｓ８において、トラック２４は、人々トラッカ１４から学習及びテストモジュール１６へ送信される。
【００４８】
ステップｓ１０において、学習及びテストモジュール１６は、受信したトラック２４を処理し、１つ以上の母関数及び関連するパラメータ(例えば、長さのスケール、スケールファクタ、等)を決定する。
【００４９】
学習及びテストモジュール１６が、受信したトラック２４を処理して１つ以上の母関数を決定するプロセスは、図６を参照して後述においてより詳しく記載される。
【００５０】
決定された母関数は、トラック２４を記述している(即ち、発生していると考えられ得る)ガウスプロセスの混合のコンポーネントである。
【００５１】
母関数の各々に対する誤り限界（error bound）も、ステップｓ１０において決定され得る。
【００５２】
図５は、エリア４の画像の概略図である（縮尺は実寸通りではない)。更に、図５は、図４に示されているトラック２４に対する、ステップｓ１０で決定された例示的な複数の母関数(図５において実線で参照番号２６によって示されている)を示している。母関数２６に対する決定された誤り限界は、図５において点線で参照番号２８によって示されている。
【００５３】
ステップs１２において、学習及びテストモジュール１６によって決定された、母関数２６と、対応する誤り限界２８と、他の関連するパラメータは、学習及びテストモジュール１６からデータベース１８へ送信される。
【００５４】
ステップｓ１４において、母関数２６と、対応する誤り限界２８と、他の関連するパラメータは、データベース１８に記憶される。
【００５５】
このようにして、トレーニングプロセスは提供される。
【００５６】
トレーニングプロセスのステップｓ１０で決定され、トレーニングプロセスのステップs１４でデータベース１８に記憶された母関数２６は、システムによって学習されたモデルの「正常な挙動」を形成する。従って、母関数２６は、エリア４を通って又はエリア４内で移動しているときの人々２の正常な挙動であるとプロセッサ１０が学習したものを定義している。図７を参照して後述においてより詳しく記載されるように、これらの母関数２６は、トレーニングプロセスが完了した後で、観測されたトラックを「テストする」ために使用され得る。このテストは、各観測されたトラックに対して、そのトラックがどれくらい正常(又は異常)であるかを示すスコア値を決定するために行われ得る。言い換えると、母関数２６は、人々２の正常／異常な挙動を定義している。決定されたスコア値は、観測されたトラックの各々を正常又は異常の何れかとして分類するために使用され得る。従って、プロセッサ１０は、(図３のトレーニングプロセスを使用して、ある期間にわたってトレーニングされる)ガウスプロセスに基づく分類器である。
【００５７】
図６は、(トレーニングプロセスのステップｓ１０で行なわれるように)学習及びテストモジュール１６が１つ以上の母関数２６を決定するために受信したトラック２４を処理するプロセスのある特定のステップを示すプロセスのフローチャートである。
【００５８】
図６のプロセスのステップｓ１６及びｓ１８は、トラック２４のオプションの前処理を示している。
【００５９】
ステップｓ１６において、トラック２６は回転させられる（rotate）。これはデータのベースラインを有利に高めるために行なわれ得る。その結果、より精密にデータに適合させることができる。
【００６０】
ステップs１８において、回転させられたトラック２６はレビンされる（rebin）。これは、重要なデータを失うことなく、データ量を減らすように行われ得る。都合の良いことに、これはトレーニングプロセスの計算時間を減らすのに役立つ。
【００６１】
ステップｓ２０において、ガウスプロセスに基づく変分ベイズ期待値最大化プロセスを使用して、母関数２６が学習される。このプロセスでは、幾つかの母関数２６を区別するために、変分ベイズ法がガウスプロセスの混合に適用される。
【００６２】
ステップｓ２０において実施されるプロセスは、以下のように行なわれ得る。最初に、ガウスプロセスの混合に対する、ハイパーパラメータと、関数メンバーシップ確率（functional membership probabilities）と、平均値関数と、共分散関数が、初期設定され得る。次に、ガウスプロセスの現在の混合(即ち、母関数２６)によって発生したデータの尤度（likelihood）における(現在の反復と先の反復との間における)上昇が、閾値より低くなるまで、期待値最大化プロセスが反復的に行なわれ得る。
【００６３】
他の実施形態では、異なる基準が満たされるまで、例えば、ガウスプロセスの混合(即ち、母関数２６)によって発生したデータの尤度が、閾値より大きくなるまで、期待値最大化プロセスが反復的に行なわれ得る。
【００６４】
ステップｓ２０において実施されるプロセスは、任意の適切なやり方で実施され得る。例えば、「共に移動する動物のガウスプロセスのセグメント化」、スティーヴン  リース、リチャード  マン、イード  レゼク、及びスティーヴン  ロバーツ著（“Gaussian Process Segmentation of Co-Moving Animals” by Steven Reece, Richard Mann, Iead Rezek, and Stephen Roberts）（参照によってここに組込まれている)に記載されているようなアルゴリズムが使用され得る。このアルゴリズムを使用して、母関数を特定するために使用され得るグループに、トラック２６が割り当てられる。
【００６５】
都合の良いことに、ガウスプロセスに基づく変分ベイズ期待値最大化プロセスは、ハイパーパラメータ及びグループ(即ち、母関数２６)のメンバーシップを同時に割り当てる。正常性(即ち、エリア４を通って又はエリア４内で移動する人々２の正常な挙動)は、(学習された)１つ以上のグループ(即ち、母関数２６０)と、それらのグループに対する(学習された)パラメータ(例えば、長さスケール、スケールファクタ、等)と、によって表わされる。これらのグループ及び関連するパラメータは、図７を参照して後述においてより詳しく記載される分類プロセスで使用するために、(図３のステップｓ１４を参照して上述において記載されているように)データベース１８に記憶される。
【００６６】
ガウスプロセスに基づく変分ベイズ期待値最大化プロセスに関する更なる情報は、「共に移動する動物のガウスプロセスのセグメント化」、スティーヴン  リース、リチャード  マン、イード  レゼク、及びスティーヴン  ロバーツ著（“Gaussian Process Segmentation of Co-Moving Animals” by Steven Reece, Richard Mann, Iead Rezek, and Stephen Roberts）、及び「データ関連付け問題に対するガウスプロセスの重複する混合」、ミグエル  ラザリオ−グレディア、スティーヴン  ヴァン  ヴァレンバーグ、ネイル  ディー  ローレンス著（“Overlapping Mixtures of Gaussian Processes for the data association problem”, Miguel Lazaro-Gredilla, Steven Van Vaerenbergh, Neil D.Lawrence）において見出され得る。これらは、参照によってここに組込まれている。
【００６７】
このようにして、学習及びテストモジュール１６がトラック２４を処理して１つ以上の母関数２６を決定するプロセスが提供される。
【００６８】
図７は、エリア４を通って又はエリア４内で移動する人々２の中から異常な挙動を検出する方法のある特定のステップを示すプロセスのフローチャートである。図７のプロセスにおいて、プロセッサ１０の学習及びテストモジュール１６は、テストモードで動作する。従って、図７のプロセスは、以下で「テストプロセス」と呼ばれる。この実施形態では、(図３を参照して上述に記載されている)トレーニングプロセスが完了した後で、テストプロセスが行なわれ得る。テストプロセスでは、カメラ画像は、(ある期間にわたって)カメラ８によって取り込まれ、プロセッサ１０によって処理される。都合の良いことに、人２の異常な挙動が検出され、オペレータ１２にリアルタイムで表示され得るように、これはリアルタイムで行なわれ得る(即ち、カメラ画像は、カメラ８によって取り込まれながら、プロセッサ１０によって処理され得る)。
【００６９】
ステップs２２において、カメラ８は、エリア４の画像を取り込む。これは、図３のプロセスのステップｓ２と同じやり方で、しかしながら後の時間に行なわれ得る。
【００７０】
ステップｓ２４において、カメラ８は、エリア４（及び人々２）の画像を、人々トラッカ１４とフレーム処理モジュール２０との両者に送信する。
【００７１】
ステップｓ２６において、人々トラッカ１４は、カメラ画像上で人々トラッキングプロセスを行ない、ステップｓ２２でカメラ画像が撮られていた期間中にエリア４を通って又はエリア４内で移動する人々２の各々に対するトラック(即ち、トラックデータのセット)を決定する。
【００７２】
この実施形態では、ステップｓ２６とｓ６との両者において、(トラック２６を決定するために、人々トラッカ１４によって)同じ人々トラッキングアルゴリズムが使用される。
【００７３】
ステップｓ２６で決定されたトラックは、そのトラックがどれくらい異常であるかを示すスコア値を決定するために、「テストされる」、即ち、記憶されている母関数２６と比較される。従って、ステップｓ２６において決定されたトラックは、以下で「テストトラック」と呼ばれる。
【００７４】
ステップｓ２８において、テストトラックは、人々トラッカ１４から学習及びテストモジュール１６へ送信される。
【００７５】
ステップｓ３０において、学習及びテストモジュール１６は、トレーニングプロセスのステップｓ１４でデータベース１８に記憶された、母関数２６と、対応する誤り限界２８と、他の関連するパラメータとを、データベース１８から検索する。
【００７６】
ステップｓ３２において、学習及びテストモジュール１６は、テストトラックの各々を、そのテストトラックを発生した可能性が最も高い母関数２６に割り当てる。
【００７７】
テストトラックの各々の、母関数２６へのこの割り当ては、任意の適切な方法を使用して行なわれ得る。例えば、「共に移動する動物のガウスプロセスのセグメント化」、スティーヴン  リース、リチャード  マン、イード  レゼク、及びスティーヴン  ロバーツ著（“Gaussian Process Segmentation of Co-Moving Animals” by Steven Reece, Richard Mann, Iead Rezek, and Stephen Roberts）（参照によってここに組込まれている）は、経路(即ち、テストトラック)の、グループ（即ち、母関数２６）への割り当て率を決定するプロセスを記載している。これらの確率を使用して、例えば、最高の割り当て率に対応する母関数にテストトラックを割り当てることによって、テストトラックが母関数に割り当てられ得る。
【００７８】
ステップｓ３４において、テストトラックの各々に対して、学習及びテストモジュール１６は、そのテストトラックが割り当てられた母関数２６と比較した場合に、そのテストトラックがどれくらい異常であるかを示すスコア値を決定する。
【００７９】
スコア値のこの決定は、任意の適切なやり方で計算され得る。例えば、テストトラックに対するスコア値は、テストトラックと、そのテストトラックが割り当てられた母関数２６との間のマハラノビス距離（Mahalanobis distance）に等しい、又はその何等かの関数であり得る。マハラノビス距離についての更なる解説は、「統計における一般化された距離について」、マハラノビス、プラサンタ、チャンドラ（１９３６）、インド国立科学技術研究所の報告書２（１）：４９−５５（"On the generalised distance in statistics".Mahalanobis, Prasanta Chandra (1936). Proceedings of the National Institute of Sciences of India 2 (1): 49−55）において見出すことができる。これは参照によってここに組込まれている。このような実施形態では、テストトラックと、それが割り当てられた母関数２６との間における比較的大きな距離は、そのテストトラックがその母関数２６によって発生した可能性が低いこと、即ち、そのテストトラックが異常であること、を示し得る。これに対して、テストトラックと、それが割り当てられた母関数２６との間における比較的小さな距離は、そのテストトラックがその母関数２６によって発生した可能性が高いこと、即ち、そのテストトラックが正常であること、を示し得る。他の実施形態では、テストトラックのスコアは、マハラノビス距離の代わりに又はマハラノビス距離に加えて、分散、標準偏差、及び／又は尤度、の単位を使用する、１つ以上の他のパラメータの値に依存してもよい。
【００８０】
他の実施形態では、例えば、母関数２６の各々に対する割り当て率を計算することによって、ステップｓ３２及びｓ３４は、一緒に(即ち、同時に)行なわれ得る。次に、これらの計算値は、スコア値として使用され得る。
【００８１】
ステップｓ３６において、テストトラック及び対応するスコア情報は、学習及びテストモジュール１６からフレーム処理モジュール２０へ送信される。
【００８２】
ステップｓ３８において、フレーム処理モジュール２０は、(ステップｓ２２においてカメラ８からフレーム処理モジュール２０へ送信された)受信したカメラ画像と、受信したテストトラックと、(ステップｓ３４において学習及びテストモジュール１６からフレーム処理モジュール２０へ送信された)対応するスコア情報と、を処理する。
【００８３】
ステップｓ４０において、処理された情報のうちの幾らか又は全ては、フレーム処理モジュール２０によって、ディスプレイ２２上でオペレータ１２に表示される。処理された情報は、グラフィカルユーザインターフェイス（graphical user interface, GUI）を使用して表示され得る。ＧＵＩは、オペレータ１２が表示された情報と対話し、操作することを可能にする。
【００８４】
ＧＵＩを使用して、例えば、エリア４と、エリアを通って又はエリア内で移動する人々は、オペレータに、リアルタイムで表示され得る。ＧＵＩは、人々２の画像の不透明度（opacity）を、それらの人々２に関連付けられたスコア値に応じて、オペレータ１２が変更することを可能にする特徴を含み得る。例えば、正常に挙動していると考えられる人々２の不透明度を下げ、及び／又は、異常に挙動していると考えられる人々２の不透明度を上げてもよい。従って、例えば、オペレータがその人２の挙動をより詳細に監視できるように、挙動が異常な人２は、オペレータ１２によって強調表示され、オペレータ１２に表示され得る。人２がどれくらい正常に挙動しているかに応じて、オペレータ１２が人２の画像の不透明度を変更することを可能にするこの特徴は、ＧＵＩ上にスライダを設けることによって容易にされ得る。オペレータ１２は、それを動かして、画像の不透明度を変更し得る。
【００８５】
ステップｓ４２において、オペレータ１２は表示された情報を評価し、それに応じて措置を講じてもよい。
【００８６】
例えば、システムによって人２の挙動が異常であると分類されていた場合に、オペレータ１２は、人２の挙動が実際には正常であると決定してもよい（又は、逆も同じである）。この場合に、オペレータ１２は、その人の挙動を正常(又は、異常)として示し(即ち、マニュアルで分類し)てもよい。言い換えると、オペレータは、人２が辿った経路６を、正常又は異常として、マニュアルで分類してもよい。このようなマニュアルの分類を使用して、ガウスプロセスに基づく分類器を再トレーニングしてもよい(即ち、マニュアルの分類を再使用して、母関数２６の新たなセットを学習するか、又は既存の母関数２６を更新してもよい)。
【００８７】
更に、例えば、オペレータ１２は、異常であるとして分類された人２の挙動が、本当に異常であると決定してもよい。この場合に、オペレータ１２は、それに応じて措置を講じてもよい。例えば、異常に挙動している人２が異常に挙動し続けるのを防ぐように、オペレータ１２は措置を講じてもよく、オペレータ１２は第三者に警報してもよく、オペレータ１２は警報を発してもよい、等。
【００８８】
このようにして、テストプロセスは提供される。
【００８９】
都合の良いことに、上述のシステム及び方法は、正常性をモデル化するための自動の教師なし学習法／アルゴリズムを提供するのに役立つ。特に、カメラ画像を使用して、プロセッサ１０は、観測されたトラックに対する１つ以上の母関数を学習／発生し得る。都合の良いことに、これらの母関数は、システムにおける正常性のモデル(即ち、エリア４を通って又はエリア４内で移動する人々２が正常に辿る経路６のモデル)を提供するのに役立つ。
【００９０】
更に、都合の良いことに、上述のシステム及び方法は、正常性からの逸脱が生じたと自動的に決定するのに役立つ。これは、人間のオペレータに容易に示され得る。都合の良いことに、これは、異常な挙動の検出を容易にするのに役立つ。更に、都合の良いことに、これは、人間のオペレータによる、(例えば、大きなセットの)監視データの分析を容易にするのに役立つ。正常性からの逸脱が生じたという決定は、リアルタイムで行なわれ得る。
【００９１】
都合の良いことに、エンティティの挙動(即ち、トラック)が、実際には正常である場合に、異常であると示すことは、特に問題がない傾向がある。オペレータは、異常であると当初に分類されたトラックを、マニュアルで正常として分類してもよい。次に、これを使用して、ガウスプロセスに基づく分類器を再びトレーニングし、それによって、このような誤りが再び生じる可能性を下げるのが、都合が良いかもしれない。更に、このような誤った分類の数は、管理できる(manageable)傾向がある。
【００９２】
都合の良いことに、人々トラッカは、一意に識別されたターゲットのトラックをカメラ画像から抽出するのに役立つ。
【００９３】
都合の良いことに、オペレータは、人々／トラックの画像の不透明度を、その人々に関連付けられているスコア値に応じて、ＧＵＩを使用して変更してもよい。例えば、全ての前景オブジェクトの不透明度を低下させ、一方で、特異なトラックを有するオブジェクトに対して、十分な不透明度を維持してもよい。従って、正常性を隠し、一方で異常な挙動を強調表示することによって、オペレータの仕事量を減らすのに役立つ。これは、正常なトラック及び／又は異常なトラックを有するオブジェクトの不透明度をオペレータがカスタマイズすることを可能にする、ＧＵＩに対する１つ以上のスライダの特徴を使用することによって実施され得る。別のスライダの特徴は、異常な挙動を含んでいるビデオの映像をオペレータがナビゲートすることを可能にするために使用され得る。
【００９４】
都合の良いことに、異常な挙動を検出する上述の方法は、ノンパラメトリック法（non-parametric method）である。正常性の定義を提供する必要はない。その代わりに、システムは、正常性の定義を学習し、次に、正常性の定義を使用して、異常な挙動を検出する。これは、例えば分野の専門家によって提供される正常性の定義を必要とし得る多くの従来の方法と対照的である傾向がある。このような従来の方法は、異常な挙動が定義される（又は、定義できる）ものに制限される傾向がある。
【００９５】
図３及び７のフローチャートに示され且つ上述に記載されているある特定のプロセスのステップを省いてもよく、又は、上述に提示され且つ図３及び７に示されている順序と異なる順序でこのようなプロセスのステップを行なってもよいことに留意すべきである。更に、便宜上及び理解し易いように、全てのプロセスのステップは、ディスクリートな、時間的に連続するステップとして示されているが、実際には、プロセスのステップのうちの幾つかは、同時に又は少なくともある程度時間的に重なり合って行われ得る。
【００９６】
上述の実施形態では、異常な挙動を検出する方法及びシステムは、図１のシナリオで実施される。しかしながら、他の実施形態では、異常な挙動を検出する方法及びシステムは、異なるシナリオで実施される。
【００９７】
上述の実施形態では、エリア内で移動する人々の異常な挙動、即ち、異常又は特異な経路に沿った人の移動が検出される。しかしながら、他の実施形態では、異常挙動検出システム及び方法は、異なるオブジェクト、例えば、動物、又は乗り物(例えば、航空機、船、等)の、異常な挙動を検出するために実施される。
【００９８】
上述の実施形態では、オブジェクトのトラックは、エリア内におけるそのオブジェクトの一連のｘ及びｙ位置によって表わされる。しかしながら、他の実施形態では、オブジェクトのトラックは、異なる関連する観測値のセット、即ち、そのオブジェクトの異なる物理的性質の測定値である。ここでは、用語「オブジェクトの物理的性質」は、その値がオブジェクトの状態を示す測定可能な任意の性質を参照するために使用される。例えば、他の実施形態では、オブジェクトの次の他の物理的性質のうちの１つ以上、即ち、(物理及び／又は電磁)吸収と、アルベドと、角運動量と、エリアと、脆性と、沸点と、キャパシタンスと、色と、濃度と、密度と、誘電性と、延性と、分布と、効果と、弾性と、電荷と、電気伝導率と、電気インピーダンスと、電場と、電位と、放射と、フレキシビリティと、流量と、流動性と、周波数と、硬度と、インダクタンスと、固有インピーダンスと、強度と、放射束密度と、長さと、位置と、輝度と、ルミネセンスと、光沢と、展性と、磁場と、磁束と、質量と、融点と、モーメントと、運動量と、不透明度と、透過率と、誘電率と、塑性と、圧力と、ラジアンスと、溶解度と、比熱と、抵抗率と、反射率と、屈折率と、スピンと、スピードと、強度と、スチフネスと、温度と、張力と、熱伝導率と、速度と、粘度と、体積と、波動インピーダンス
が、そのオブジェクトのトラックを生成するために測定され使用され得る。
【００９９】
上述の実施形態では、オブジェクトのカメラ画像は、異常な挙動の検出に使用される。しかしながら、他の実施形態では、オブジェクトの観測値は、異なる形態、例えば、自動識別システム(Automatic Identification System, AIS)データ、ＧＰＳデータのストリーム、レーダ画像、赤外線画像、等であり得る。
【０１００】
上述の実施形態では、テストプロセスはリアルタイムで行なわれる。しかしながら、他の実施形態では、テストプロセスはリアルタイムで行なわれない。
【０１０１】
上述の実施形態では、図６の方法のステップs２０において、ガウスプロセスに基づく変分ベイズ期待値最大化プロセスを使用して、母関数が学習される。しかしながら、他の実施形態では、正常性のモデルを学習する異なる方法が使用され得る。例えば、他の実施形態では、Ｋ平均クラスタリング方法（K-means clustering method）が使用され得る。更に、例えば、他の実施形態では、単純ベイズ法が使用され得る。しかしながら、このような他の実施形態では、決定／学習される幾つかの母関数を指定する必要があり得る。都合の良いことに、ガウスプロセスに基づく変分ベイズ期待値最大化プロセスは、幾つかの母関数の指定を必要としない傾向がある。その代わりに、幾つかの母関数は、システムによって学習される傾向がある。
【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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【国際調査報告】
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