4次元歩容データによる歩行の向きの変化に頑強な個人識別(一般セッション,時系列パターン認識)
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概要
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歩行画像列を用いた個人識別手法では,例えば対象人物のカメラに対する歩行方向がデータベース構築時と異なる場合,対象人物の見えが変化するため識別率が低下する.これに対し我々は,対象人物の3次元モデル列から構成される4次元歩容データベースを構築し,歩行方向による見えの変化に頑強な個人識別手法を提案した.この手法ではまず,複数台のカメラから撮影された歩行画像から,視体積交差法により対象人物の3次元形状を復元する.次に複数の仮想的な任意視点から3次元モデルの仮想視点画像を合成し,各仮想視点において抽出された歩行特徴により学習データを構築した.個人識別時には,対象人物の歩行画像から歩行特徴を抽出し,これを学習データの全ての歩行特徴と比較することで,個人識別を行った.しかし,全ての仮想視点における歩行特徴を用いているため,計算コストが高く,また実際とは異なる仮想視点が選択される場合があった.そこで本論文では,まず撮影したカメラの視点をフリーズパターンにより推定し,その視点での歩行特徴のみを比較することで,計算コストの低下と識別性能の向上を実現する個人識別手法を提案する.実際に4次元歩容データベースを用いて個人識別実験を行い,提案手法の有効性を示す.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2012-02-02
著者
-
倉爪 亮
九州大学大学院システム情報科学
-
岩下 友美
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
倉爪 亮
九州大学
-
倉爪 亮
東京工業大学工学部
-
岩下 友美
九州大学
-
馬場 亮輔
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
小川原 光一
和歌山大学システム工学部
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