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3次元の行動符号情報を用いたなりすましに頑健な個人認識手法の検討

3次元の行動符号情報を用いたなりすましに頑健な個人認識手法の検討

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カテゴリ: 部門大会

論文No: OS4-4

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): A Robust Personal Recognition Method Against Impersonation Using 3D Action Code Information

著者名: 高橋 大介(文化学園大学),平野 晃昭(関東学院大学),立野 玲子(関東学院大学),中村 納(関東学院大学),岡本 教佳(関東学院大学)

著者名(英語): Daisuke Takahashi (Bunka Gakuen University),Teruaki Hirano (Kanto Gakuin University),Reiko Tachino (Kanto Gakuin University),Osamu Nakamura (Kanto Gakuin University),Noriyoshi Okamoto (Kanto Gakuin University)

キーワード: 3次元行動解析|なりすまし|増減符号|個人認識|3D Action Analysys|The Impersonation|Increase and Decrease Code|Personal Recognition

要約(日本語): 行動から人物を認識する研究は現在盛んに行われており,モーションセンサや画像から3次元特徴量を抽出することで高精度に認証できるものが報告されている。我々が対象とする行動は,空中で指先を動かすような微細な動きであり,これまでの報告で個人差が生じていることを確認している。開発した手法は,Global情報である「変化点」とLocal情報である「変化点間のベクトル値」を用いて,3次元行動をベクトルで表現した後,増減値の符号化を行いマッチングを行うことで行動の大小や,速度に影響を受け難い個人認識手法である。本稿では,提案手法として同一人物時において同一符号が連続する性質に着目し,連続性を重視した手法の検討を行った。特に連続性の特徴量算出のため,Global情報の変化点間のサンプリング数を増やすことによる精度を報告する。

PDFファイルサイズ: 630 Kバイト

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