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WORKSHOP (DOMESTIC) 敵対的生成モデルに基づく活動人口の波形描画を用いた混雑寿命予報
安納 爽響 (東京工業大学), 坪内 孝太, 下坂 正倫 (東京工業大学)
情報処理学会ユビキタスコンピューティングシステム研究会 (IPSJ SIGUBI)
November 21, 2023
イベント下の群衆混雑は来訪者の動きに応じて人数の増減パターンが見られ，そのような混雑の発生 から消滅までの一連の予報は，来訪者・イベント主催者双方にとって重要なアプリケーションである．既存 研究では，イベント種ごとの増減パターンの共通点を見出し，楽音合成分野において音量変化の典型例を 規定するエンベロープとの類似点を見出した．そこで，イベント情報から予測したエンベロープの状態遷 移を元に来訪者数を推定した．しかし，状態遷移の予測誤差の伝播により，人数の復元時の推定誤差が大 きくなりやすく，最終的な混雑予報に失敗するケースがある．本研究ではこの課題の対処のため，状態遷 移の代わりにエンベロープの形状をモデル化する．来訪者数推移の形状がわかれば，そこからの人数の復 元誤差が小さくなることは明らかである．そこで形状を精緻にモデル化するため，イベント情報を考慮し て活動人口のエンベロープ形状を抽出し，敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Nets; GAN） を用いて形状を学習・描画するフレームワークを提案する．実データと人工データで，既存の混雑予報手 法と比較して，形状を直接描き出す提案手法が，より小さな誤差で混雑を予測可能であることを示す．
Paper :
敵対的生成モデルに基づく活動人口の波形描画を用いた混雑寿命予報
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