Likelihood distribution of Pedestrian Trajectories rendered by Variational Autoencoder

抄録

公共の空間における歩行者の確率的な動きを捉えるために, Variational Autoencoder (VAE)を適用し, その有効性について検討した. 学習のためのデーターとして,歩行者専用道路と展示会ブースの動画を撮影した. これらの動画より,歩行者の位置と専有面積を黒い背景上に示したグレースケール画像を作成した. データーの９０％を学習用とし,残りを検証用とした. 検証の結果,各フレーム上の歩行者分布が十分な精度を持って再構築できることが確認できた. この学習済みのVAEに基づき,歩行者群の中に特定の歩行者を発見することの期待値を二次元画像として可視化する方法を提案する. この方法によって定量化し可視化された二次元画像は,主観的な心象としてのみ捉えられていたものに相当する.