公共空間の価値の評価は、都市計画における課題である。公共空間の価値の良し悪しを定量化する指標の一つとして、対象空間内で人々の滞在時間が用いられる。これまでは人が目視で動画をチェックするなどにより調査が行われてきたが、労力がかかり作業の効率化が求められる。そこで本研究ではTianらの示したRTFM（Robust Temporal Feature Magnitude learning）を活用して、自動的に滞在時間を評価する手法を検討した。RTFMは監視カメラの異常行動を検出するためのモデルであり、この手法を公共空間における人間の特定の行動検出に転用した。 本論文では公共空間にてハンディカメラで撮影された映像に対してRTFMの学習を実施し、損失関数や活性化関数を変更した場合の精度の比較を行った。
