後ろ姿の特徴量を用いた人物特定

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS7-3

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): The Person Identification using the Feature of Back View

著者名: 小川 莉奈(関東学院大学),原 翔悟(関東学院大学),元木 誠(関東学院大学)

著者名(英語): Rina Ogawa|Shougo Hara|Makoto Motoki

キーワード: 生体認証|カスケード分類器|OpenCVOpenCV|Biometric Authentication|Cascade Classifier|OpenCV

要約(日本語): 現在，主に顔認証の技術を採用している入退出管理システムは，正面や側面からの撮影が行えないと正しく認証できない問題が生じている。後ろ姿からでも人物の認証を行えるようにすることで，入退出管理システムを運用できる範囲が広がると考えられる。そこで，本研究では動画像に写っている後ろ姿を身体的特徴とし，人物を特定するシステムを構築する。具体的には，カスケード分類器を用いて人物の後ろ姿の特徴量を学習し，後ろ姿の検出を行う。検出した後ろ姿を画像として保存し，既に保存されている後ろ姿の画像とLBP特徴量を比較し，人物を特定する。検証実験の結果，7名の特定対象者に対する平均認証率が91.21%となった。しかし，カスケード分類器を作成する際に必要な後ろ姿画像の枚数不足などの問題により，認証率にバラツキが生じた。今後は，後ろ姿の検出をより安定化させ，特定対象が増加した場合でも認証率の低下を防ぐ手法を再考する必要がある。

PDFファイルサイズ: 317 Kバイト