情報処理学会 第77回全国大会講演要旨

工業製品や医療分野，防犯カメラなどの動画像を対象とした異常検知について，人の負担を軽減するための自動化が求められている．しかし，異常検知を行うためには対象についての知識や経験が必要であるため，これをどのようにしてコンピュータ上で実現するかが課題となる．
本研究では人の視線データを利用することで，異常検知対象についての暗黙知を取り入れた異常検知手法を提案する．具体的には，注視領域から特徴量を算出し，自己組織化マップ(Self-Organizing Map ; SOM)上に写像を行う．生成したSOMの発火状態の時系列変化について，次に予測される発火状態と実際の発火状態との誤差を用いた異常度によって，異常検知を行う．