複数の不可視光源による歩行者の影を用いた個人識別見えの変化に対する頑強性の向上(一般セッション,大規模データベースとパターン認識)

概要

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本論文では、赤外線ライトにより地面に投影された歩行者の影を用い、着衣や持ち物の変化などの見えの変化に対して頑強な歩容による個人識別システムを提案する。我々はこれまでに、複数台の赤外線ライトと単一カメラを天井に配置し、赤外線ライトにより複数方向へ投影された歩行者の影を単一カメラで撮影することで、高精度に個人識別を実現するシステムを提案した。一般に地面に投影された歩行者の影は、光源を視点とした仮想カメラから撮影された画像と見なせるため、単一カメラを用いた場合でも複数台のカメラを用いた場合と同等の高い識別率での個人識別が可能となる。しかし、このシステムには、対象人物がデータベース構築時と異なる服装をしている場合、見えが変化するため識別率が低下する問題があった。一方、我々はこれまでに通常の歩行画像を用い、着衣の変化や鞄などの持ち物により対象人物の見えが変化する場合でも、頑強な個人識別を実現する手法を提案している。この手法は、歩行画像中の対象人物領域を複数領域に分割し、特徴量の距離に応じて各領域の識別性能を推定することで、部分的な見えの変化に頑健な個人識別を実現するものである。そこで本論文では、この手法を影画像による個人識別に適用し、見えの変化に頑健な影画像を用いた個人識別システムを提案する。対象人物の見えの変化を含む影画像データベースを構築し、影画像データベースに対して提案システムを適用した結果、見えの変化に頑強な影を用いた個人識別が可能であることを確認した。
2013-02-14

複数の不可視光源による歩行者の影を用いた個人識別見えの変化に対する頑強性の向上(一般セッション,大規模データベースとパターン認識)

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