@techreport{oai:kindai.repo.nii.ac.jp:00021424,
 author = {波部, 斉},
 month = {},
 note = {https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17K00256/, 研究成果の概要（和文）：本研究では顔向き変化に着目し，主に，不審者検出への応用を中心に画像処理技術の開発とその検証を実施した．顔検出および顔向き変化の推定は，それぞれの分野において現在最高水準の精度を持つとされている，TinyFaceとDeepgazeを用い，そこから得られた時系列の顔向きデータを利用して，人物の意図，特に不審行動をとっている人物の推定を行った．時系列の顔向きデータの中から，他と比べて特異な動きをしている人物や，不自然に大きな動きをしている人物を特定し，それが不審行動をとっている人物とすることにした．この手法の有効性を検証するために，スタジアムでの観客席を想定した映像データセットで実験を行った．研究成果の概要（英文）：In this study, we developed and verified an image processing technique focusing on the change in facial orientation and mainly applying it to the detection of suspicious persons. For face detection and face change estimation, we used TinyFace and Deepgaze, both of which are considered to have the highest level of accuracy in their respective fields, to estimate the intentions of the person, especially the person acting suspiciously, using the time series of face orientation data obtained from TinyFace and Deepgaze. From the time series data, we chose to identify people who moved strangely or unnaturally large in comparison with other people, and identified them as people who were acting suspiciously. In order to verify the effectiveness of this method, we conducted experiments with a video dataset assuming spectator seats in a stadium., 研究種目：基盤研究(C);  研究期間：2017～2019;   課題番号：17K00256;   研究分野：コンピュータビジョン　映像解析;   科研費の分科・細目：, application/pdf},
 title = {個の意図・状態を考慮した群衆フローの詳細解析},
 year = {2020},
 yomi = {ハベ, ヒトシ}
}