見えの変化に頑強な歩容による個人識別曲線軌道への拡張(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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本論文では,対象人物の歩行の向きとカメラから対象人物へのベクトルがなす角(以下,観測角と呼ぶ)が,データベース中の観測角と異なる場合でも,頑強な個人識別を実現する歩容による個人識別手法を提案する.歩行画像列を用いた個人識別手法では,一歩行周期中の各フレームにおいて対象人物の観測角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.これに対して提案手法では,直進歩行を行う歩行者の時系列3次元モデルから構成される4次元歩容データベースを基に,対象人物と同じ観測角を持つ画像を合成することで,観測角の変化に頑強な個人識別を実現する.実験では,21名の歩行者から成るデータベースに対して提案手法を適用し,高い識別率で個人識別可能であることを示す.また,曲線軌道上を歩行する対象人物に対しても提案手法を適用し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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