SIFT特徴量を用いた入退室画像判定ツール

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS18028

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2018/05/27

タイトル(英語): Discrimination tool for images on entering/leaving room by using SIFT

著者名: 坂本 奈那実(神奈川大学),秋吉 政徳(神奈川大学)

著者名(英語): Nanami Sakamoto(Kanagawa University),Masanori Akiyoshi(Kanagawa University)

キーワード: 入退室管理|ＳＩＦＴ特徴量|ＳＶＭ|entering/leaving management|SIFT|SVM

要約(日本語): 企業などの在室管理は認証を伴っていることがほとんどである。しかし、大学の研究室の入退室のように認証は伴わないが、在室管理の必要があるという場合も多くある。そこで、在室管理を自動化することを目的とし、本研究では入退室の画像から入室と退室の判定を行うツールを構築する。入退室ドアの前で撮影した画像からSIFT特徴量を算出し、それを利用した特徴量を元にSVMで識別することで入退室の判定を行う。

要約(英語): This paper addresses a discrimination tool for images onentering/leaving room by using SIFT.There exists situation of time management on entering/leaving roomwithout authentication such asuniversity laboratory. By using derived features from SIFT on imagesas to entering/leaving room, weconstructed a tool by SVM.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,732 Kバイト