都市認識計算（Urban Perception Computing）の重要性は、機械学習分野において特に都市計画および都市コンピューティングに関連する領域で、ますます高まっている。この研究分野は、都市の認識に直接影響を与える可能性のある特徴量を分析・マッピングするためのシステムの開発に焦点を当てている。言い換えれば、都市の認識行動を定義する上で重要な差別化要因を特定し、抽出することを目指している。本研究では、街路レベルでの安全認識を「視覚的要素（visual components）」に基づいて分析する。その結果として、これらの視覚的要素が安全基準に及ぼす影響およびその効果を実験的に評価し、街路レベルの認識スコアに基づく安全・非安全の判断において、適切な信頼度（confidence）をどのように選定すべきかについても議論する。