人物の行動をモニタリングするために，映像をリアルタイムに解析し，定常的な動作以外を検知する異常動作検知の研究が進められている．従来の異常動作検知ではカメラの映像から直接的に異常を検知する手法が多く，背景の時系列的な変化に伴う誤検知が発生する問題がある．そこで，本研究では三次元人物姿勢推定によって得られた姿勢情報からLong Short-TermMemory Autoencoder (LSTM-AE)により異常動作を検知する手法を提案する．

 

@inproceedings{原科2021, 
　　author = {原科　尭宗 and 山内 悠嗣}, 
　　title = {{三次元姿勢推定情報に基づく異常動作}},
　　booktitle = {電子情報通信学会総合大会}, 
　　year = {2021}, 
}