3次元データからの増減符号マッチングを用いた微細行動を対象とした個人認識手法の一検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS5-6

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): A Personal Recognition Method for Minute Behavior Using Increase/Decrease Code Matching from 3D Data

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）

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)

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): 非接触な個人認証を行う上で、動画中の人物から行動データを読み取り、対象を個人認証する手法の開発が活発である。本研究で対象とする行動は、空中での筆記行動に似た指先の微細な動きであり、この行動者の個人認識を目的としている。我々が開発した手法では、3次元の行動データから、3次元ベクトルのノルムによる類似度から増減符号を算出する。設定した閾値を基に算出した増減符号をマッチングに用いている。この符号は認証時における行動の大小、速度、少量の雑音に対して頑健であり、微細行動認証に適した情報量であることをこれまでの研究で報告している。本稿では、従来手法よりさらに複雑な行動を対象とし、提案手法による同一人物と他人との判別精度について検討を行った結果を報告する。