体型特徴と習慣性特徴の確率的統合認識に基づく非拘束状態下での人物同定法(画像認識,コンピュータビジョン)
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概要
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生体情報を利用して人物同定を行う手法,例えば指紋や顔画像パターンを情報源とする手法では,拘束状態にて人物同定を行うものが一般的である.こうした拘束型の手法は,高いセキュリティ性能を必要とする場を主に想定して開発されてきた.しかし人物の同定が必要となるのはセキュリティ応用のみならず,例えば講義における出欠管理など様々な応用の場が考えられる.そこで我々は,物理的かつ心理的に拘束する必要がない人物同定手法について提案する.人物同定の手掛りとなる体型や習慣的な挙動を確率分布の形で学習しておき,ベイズの定理に基づく計算式で各時点における各人物の事後確率を算出する.更に時間方向におけるベイズ統合計算結果に基づいて,当該人物の同定を行う.大学院講義を模擬した有用性評価実験を行った結果,被験者15名に対して平均96.7%の人物同定成功率が得られた.
- 2008-05-01
著者
-
渡邊 睦
鹿児島大学大学院理工学研究科
-
伊藤 雅人
鹿児島大学工学部情報工学科:(現)(株)安川電機
-
渡邊 睦
鹿児島大学
-
福添 孝明
鹿児島大学工学部情報工学科
-
水戸 大輔
鹿児島大学工学部情報工学科
-
水戸 大輔
鹿児島大学工学部情報工学科:(現)(株)東芝ディジタルメディア社
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