氏名　Handri Santoso
学位の種類　博士（工学）
学位記番号　博甲第478号
学位授与の日付　平成20年8月31日
学位論文題目　Determination of Pedestrian Attributes from Motion Imagery Monitoring Using a Soft Computing Approach　（動作映像からのソフトコンピューティングアプローチによる歩行者属性の判定）
論文審査委員
　主査　教授　中村　和男
　副査　教授　山田　耕一
　副査　教授　大里　有生
　副査　准教授　岩橋　政宏
　副査　准教授　マーラシンハ チャンドラジット アーシュボーダ

• 論文目次
• 論文要旨
• 論文審査の結果の要旨

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Abstract　p.iii
Table of Contents　p.vi
List of Figures　p.ix
List of Tables　p.xii
CHAPTER 1 Introduction
　1.1　General Description　p.1
　1.2　Aims of Study　p.12
　1.3　Dissertation Outline　p.12
CHAPTER 2 Discrimination of Pedestrian from Other Moving Objects
　2.1　Introduction　p.14
　2.2　Pedestrian Image Processing　p.16
　2.2.1　Pedestrian Image Segmentation　p.16
　2.2.2　Pedestrian Shape Analysis　p.19
　2.2.3　Extraction of Pedestrian Shape Features　p.21
　2.3　Pedestrian Shape Classification by Neural Netwaorks　p.24
　2.4　The Experiment and Results　p.25
　2.5　Conclusions　p.27
CHAPTER 3 Discrimination of Sidewalk Surface Condition Based on Image Texture and Meteorological Information
　3.1　Introduction　p.31
　3.2　Background Image Processing　p.33
　3.3　Image Texture Extraction　p.34
　3.3.1　First Type texture Extraction　p.35
　3.3.2　Second Type texture Extraction　p.36
　3.3.3　Meteorological Features　p.37
　3.4　Discrimination Method　p.38
　3.4.1　Factor Analysis　p.38
　3.4.2　Artificial Neural Network　p.40
　3.5　The Experiment and Results　p.42
　3.6　Summary　p.44
　3.7　Conclusion　p.46
CHAPTER 4 Classification and Choquet Integral Agent Network （CHIAN） Concepts
　4.1　Introduction　p.51
　4.2　Formalization of CHIAN　p.54
　4.2.1　Hierarchical Structure by CHIAN　p.54
　4.2.2　Expression of Each Agent in CHIAN　p.54
　4.3　Identification of Fuzzy Measures for a Choquet Integral Agent　p.56
　4.4　CHIAN-Based Back-Propagation Algorithms　p.58
　4.5　The Experimet　p.61
　4.5.1　Multi-Layered CHIAN Structure　p.62
　4.5.2　The "At-Least Two" Problem　p.63
　4.6　Conclusions　p.65
CHAPTER 5 Improving Performance of Choqet Integral Agent Network （CHIAN）
　5.1　Adaptation of Learning Parameters of CHIAN by Using Genetic Algorithms　p.67
　5.1.1　The Problem Background　p.67
　5.1.2　Optimization Learning Parameters for CHIAN Identification by Genetic Algorithms　p.68
　5.1.3　Experiment and Results　p.72
　5.1.4　Conclusinos　p.75
　5.2　Improving CHIAN Performance by Using Competitive Learning Algorithms　p.76
　5.2.1　Problem Background　p.76
　5.2.2　Generation Hidden Units of CHIAN by Using Competitive Learning Algorithms　p.76
　5.2.3　Architecture of CHIAN with Competitive Learning Algorithms（CHIAN-CL）　p.79
　5.2.4　The Experiments and Results　p.83
　5.2.4.1　Iris Problem　p.83
　5.2.4.2　Wine Problem　p.86
　5.2.5　Conclusinos　p.89
CHAPTER 6 Classification of Human Age and Gender Based on Motion Imagery by Using CHIAN with Competitive Learning Algorithms
　6.1　Introduction　p.90
　6.2　Preprocessing of Human Motion Using Image Processing　p.91
　6.3　Feature Extraction and Selection of Human Silhouette　p.92
　6.3.1　Extraction of Human Shape-Motion Features　p.92
　6.3.2　Selection of Human Motion Features　p.94
　6.3.3　The Verification Methods　p.95
　6.4　The Experiment and Results　p.96
　6.5　Conclusions　p.98
CHAPTER 7 Conclusions and Future Research
　7.1　The Summary and Conclusion　p.100
　7.2　Recommendations for Future Research　p.103
　References
　List of Author's Publications　p.106
　Appendix　p.113

It is believed that every person has a unique way of walking which corresponds to his/her habit. There have been some attempts to make use of gait as a feature to identify and recognize a person in several applications including biometric, medical rehabilitation, sports, etc. However, only few works have done for pursuing pedestrian safety based on their motion. To cope with that problem, in this study, human mimetic knowledge and thinking are tried to be embedded into computer system based on a soft-computing approach to detect pedestrian attributes from motion imagery. At the front end, image and video processing was performed to separate the foreground from the background images, and then discrimination of pedestrian from other moving objects in the street was developed by using shape features and neural networks. Concurrently, the background image representing sidewalk surface condition is also extracted. The aim of extracting background image is to provide information relating to the safety of a pedestrian. This process included extracting texture of the background image and meteorological information at that time. At the next step, pedestrian conditions, e.g. attributes and behavioral states are to be understood. It can be attained by macroscopic information fusion mechanism based on qualitative features of space-time motion pattern of walking pedestrian. In this study, Choquet Integral Agent Networks （CHIAN） were introduced as macroscopic information fusion mechanisms because of their flexible integration of multiple qualitative input data. Identification algorithms of CHIAN were developed by using back-propagation like concepts. However, the back-propagation methods have some limitations such as trapping at local minima when a given problem has many local minimum solutions. Due to genetic algorithms （GA） mechanism, it has the characteristics finding the optimum solution among multiple local minima, and thus can overcome the difficulty of trapping at local minima; consequently it might reduce network paralysis. Thus, adaptive learning parameters of CHIAN were developed to tune learning rate and momentum coefficient by genetic algorithms to improve CHIAN performance. In addition, CHIAN has also a drawback if it has to handle huge amount of input data which can cause inferior performance in recognition and increase computation cost. In view of these facts, improvement performance of CHIAN by competitive learning algorithm was hereby proposed in this study. Finally, a CHIAN approach for classifying human age and gender are developed based on the pattern of human motion from images sequences. The widths of human shape were analyzed by 2D, i.e., space-time Fourier transform to extract the human motion features. Feature sub-set selection methods were then performed to find the salient and the effective features for the classification process. The experimental results demonstrated the capability of the proposed soft computing approach to classify the age and the gender in high accuracy rate.

　本論文は「動作映像からのソフトコンピューティングアプローチによる歩行者属性の判定」と題し、7章より構成されている。
　第1章「緒論」では、交通安全のための歩行施設に関する技術分野の概観、動作映像からの人間およびその動作の認識における一般的処理手順と要素的処理技術に関する従来研究の概要を示すとともに、本研究の目的と範囲を述べている。
　第2章では、監視カメラ等によるビデオ画像から、「歩行者」部分の画像を切り出すための手順について示している。イルミネーションの変動などを考慮しつつ、移動物体を適切に取り出し、その形態的特徴から「歩行者」として、歩いている人間と自転車乗りの2つのタイプの対象を、他の移動物体とは区別して識別している。
　第3章では、歩行者の交通安全にとって重要な環境要因となる歩道の路面状態の識別に焦点を当てている。安全性に係わる路面状態として、乾燥面、雨水面、雪面という3つの状態に着目し、路面画像の2次元的な濃淡分布情報からテクスチャー特徴をとらえる指標を導入し、時々刻々取得される気象情報を併用することで、3種の路面状態を85％程度識別可能な手法を提案している。
　第4章では、ソフトコンピューティング手法の一つである、柔軟な情報融合機構としてのショケー積分エージェントネットワーク（CHIAN）手法に着目し、その数理的概念を導入するとともに、ネットワーク構造が階層的な場合について、学習的にその融合機構のファジィ測度を同定するための実用的なアルゴリズムを展開している。
　第5章では、CHIANを入力ベクトルとしての多面的特徴量パターンに基づく類別化手法として活用する場合の問題点として、通常の学習的同定法による学習速度の遅さ、局所解に陥る可能性、また入力ベクトルの高次元化に伴いCHIANにおける同定すべきファジィ測度数が急増してしまうことを挙げている。これらの問題に対処し、類別化手法としての可用性を高めるための遺伝的アルゴリズム（GA）を使った適応型学習パラメータの導入手法や競争的学習アルゴリズムを使ってCHIANの入力層のパターン的集約化を行う手法を提案している。
　第6章では、歩行者映像から、これら一連の手法による動態的特徴抽出とCHIANアプローチに基づき、歩行者の性別と年齢層の判定を試みている。その結果、提案手法による歩行者属性の判定について、性別で80%、年齢層で90%程度の精度が得られたことを確認している。
　第7章「結論」では、本論文の総括と今後検討すべき課題について述べている。
　このように、本論文は歩行者の動作映像から画像処理および柔軟な知能情報処理によって歩行者属性を判定する手法を提案し、歩行者の安全性向上への知的技術基盤確立に貢献している。よって、本論文は工学上及び工業上貢献するところが大きく、博士（工学）の学位論文として十分な価値を有するものと認める。