歩容における性別・年齢の分類と特徴解析(メディア処理,<特集>画像の認識・理解論文)
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概要
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本論文では歩容における性別・年齢の分類を決定し,その分類に現れる歩容特徴の解析を行う.まず全25台のカメラからなる多視点同期歩容撮影システムを構築し,広い年齢層の被験者の歩容を撮影することで大規模歩容データベースを構築した.性別,年齢それぞれに関して識別実験を行い,その結果に基づき,性別・年齢識別に適した分類として,子供,成人男性,成人女性,高齢者という四つのクラスを求めた.それらのクラス,及び特定の2クラスに対して,観測方向による識別性能への影響を実験を通して確認した.また,各観測方向においてクラスに特有な特徴がどの部位に現れるかを解析した.結果として,コンピュータビジョンの観点から次のような知見が得られた.(1)クラスを象徴する歩容特徴はクラスによって異なり,またそれがよく観測できる方向も異なる.(2)そのため,識別するクラスによっては,真横といった典型的に用いられる観測方向より効果的な観測方向が存在する.
- 2009-08-01
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