駅構内における人物行動把握を目的として、オブジェクトの姿勢情報と位置情報（物理的な軌跡情報と意味的なロケーション）を組合せた行動把握フレームワークの構築を行いました。 本フレームワークでは、時空間MRFモデルによるオブジェクトトラッキングの結果を利用することで、時系列的な人物行動の解釈が可能です。 また、実際の駅構内における行動を模擬した映像による実験を行った結果、本提案フレームワークは駅構内で想定される異常行動の把握に成功しておりその有効性が示されています。

Video surveillance technology is getting important today, in order to maintain the safety of pedestrians passing through public spaces. Tracking pedestrians across the camera network is important to understand each pedestrian’s behavior from the image sequence of a long period. For that purpose, we developed an occlusion robust tracking algorithm of pedestrians in the panning images by the combination between the S-T MRF model and pattern recognition methods of Snakes and HOG classifier. Tracking in panning images would extend the field of view of single camera. In addition, we developed an algorithm to match pedestrians between cameras which have overlapping area with each other in their field of view. Finally, the tracking algorithm in panning images and the pedestrian matching algorithm between the overlapping images were combined to extend the area of pedestrian surveillance.