情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

カメラで記録した映像データから歩行者の行動パターンを検出することで交通、防災、マーケティングなど多様な分野に役立つ情報を取得できる。大量に蓄積されているこれらのデータを効率的に分析するためには、特にデータの圧縮とマイニングの手法を改良する必要がある。本手法では、RGB-Dカメラを用いて取得した歩行者動線データを、UniversalSAXとランレングス符号化によって記号列化し圧縮する。これらの記号列間の非類似度を算出しクラスタリングを適用することで、歩行者動線を通過点や各地での滞在時間によって分類し、グラフを用いて可視化する。本報告では昨年度の発表内容からの進展として、滞在時間情報を考慮する非類似度の算出方法と新たな動線データによる分類、可視化の実施例を中心に報告する。