大規模歩容データベースを用いたガウス過程回帰による年齢推定の評価
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概要
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これまで人の歩き方の個性である歩容に基づく個人認証の研究が数多く行われてきたが,歩容に基づく年齢推定の研究は数少なく,また用いられているデータベースの被験者数や年齢層の広がりが十分ではなかった.そこで本研究では,2歳〜94歳までの幅広い年代層を含む1,730人の被験者からなる大規模歩容データベースを用いて,ガウス過程回帰による年齢推定の評価を行う.まず歩容特徴を入力ベクトル,年齢を出力とするガウス過程回帰を考え,入出力の組からなる学習データを用いてガウス過程回帰のパラメータを学習する.次に,学習されたパラメータを用いて,新たな歩容特徴の入力ベクトルに対する,年齢の期待値と分散を推定する.実験では,平均シルエット,周波数領域特徴,歩行周期を歩容特徴として,大規模歩容データベース中の879人を学習に用い,851人に対して年齢推定を行った.結果として,周波数領域特徴を用いた年齢推定が最も推定精度が高く,また30代女性,40代男性の推定精度が高いことが示された.
- 2011-01-13
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