防犯カメラ映像からの人物特定を目的とした特徴抽出に関する検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC11-5

グループ名: 【C】平成29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: 2017/09/06

タイトル(英語): A Study of Feature Extraction for Person Identification from criminal camera images

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: 個人識別|特徴抽出|機械学習|防犯カメラ映像|Person Identification|Feature Extraction|Machine Learning|Criminal Camera images

要約(日本語): 近年，防犯や広域監視を目的としたカメラの設置が進んでいる．これら映像を活用した犯罪捜査における事件の早期解決も増えている．しかし，カメラ映像を対象とした捜査には多くの人的コストを要するといった問題点が存在する．防犯カメラによって撮影された映像から特定の人物を自動的に検出するシステムが存在すればこのコストは大幅に軽減できると考えられる．そこで本研究では，人の歩き方の個性に基づく個人認証である歩容認証に着目した．歩容認証に関連した先行研究では，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，機械学習を用いて，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ための特徴を抽出する方法を提案する．

PDFファイルサイズ: 736 Kバイト