なりすましに頑健な3次元行動の符号情報を用いた個人認識手法の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS4-6

グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2019/08/28

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

著者名: 高橋 大介(関東学院大学),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|Teruaki Hirano|Reiko Tachino|Osamu Nakamura|Noriyoshi Okamoto

キーワード: 3次元行動解析|なりすまし|増減符号増減符号|3D action analysys|the impersonation|increase and decrease code

要約(日本語): 行動情報を基に動きや個人認識を行う近年の手法は，取得機器や手法の向上から3次元の情報取得が容易になってきており，奥行情報を用いた個人認識手法の開発が盛んに行われている。我々は，3次元空間における行動の微細な動きに，個人差が生じていると仮定し検討を重ねており，これまでに大きな個人差が含まれていることを確認している。我々が開発した手法は，Global情報である「変化点数」とLocal情報である「変化点間のベクトル値」に着目し，3次元行動を3次元ベクトルで表現した後，増減値の符号化を行うことで行動の大小や，速度に影響を受け難いものである。本稿では，構築した個人認識手法を用いた場合における「なりますし」時を想定した実験を行い，Method to Reduce Multiple Values into One Value(MOV)を用いて提案手法の頑健性を調査した。

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