人物歩行動画を対象とした個人識別のための特徴抽出に関する一検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC13-6

グループ名: 【C】平成28年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2016/08/31

タイトル(英語): Feature Extraction for Personal Identification that Target a Walking Person

著者名: 吉森 聖貴(日本文理大学)

著者名(英語): Seiki Yoshimori()

キーワード: 個人認証|特徴抽出|歩容|機械学習|Personal Identification|Feature Extraction|Gait|Machine Learning

要約(日本語): 広域監視や犯罪捜査等を目的として人の歩き方の個性に基づく個人認証である歩容認証が注目を集めている．歩容認証に関連した先行研究では，歩行シルエットを比較することで個人識別を行う方法や，事前に構築した歩容に関する3次元モデルと未知画像における歩容を比較することで個人の識別を行う手法が提案されている．これら手法では，経験的に決定した特徴部位を中心に動きの情報を比較することで識別を行っている．しかし，細かな特徴部位の調整や最適な重みを経験的に決定することは困難である．そこで本研究では，特徴部位を特定することなく歩容画像全体を通して個人を識別する特徴を抽出する方法を提案する．

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