プライバシー保護の観点から：スケルトンベースの顕著行動認識

当局および緊急・救助サービス機関は、特に映像監視システムを活用した歩行者の行動分析を通じて、公共の安全を確保するためのスマート支援システムへの関心が高まっている。一方で、市民の個人権利に関する懸念に対応するため、可能な限り少ない情報量で運用されるデータプライバシーに配慮したアプローチの需要も高まっている。本論文では、実世界の監視アプリケーションを想定し、人物のポーズ情報のみに基づいて異常または顕著な行動を認識する既存の手法について検討する。特に、2つの先進的な既存手法を選定し、2つの公開データセットおよび内部データセットを用いて、これらの手法の全体的な性能を評価した。さらに、本研究では、同程度の性能を達成する独自のアプローチを提示する。最後に、上述の手法に正常行動のモデリングを可能にする記憶拡張機能を導入した。その結果、平均して行動認識性能が4.3%向上した。