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J-GLOBAL ID：201602225586573062   整理番号：16A0762436

大規模歩容モデルの高速検索に基づく歩容認証のための人物領域抽出

著者 (8件)： 森俊介 (大阪府大) ,  岩村雅一 (大阪府大) ,  内海ゆづ子 (大阪府大) ,  黄瀬浩一 (大阪府大) ,  田上拓弥 (大阪大) ,  槇原靖 (大阪大) ,  村松大吾 (大阪大) ,  八木康史 (大阪大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2016  号： CVIM-201  ページ： Vol.2016-CVIM-201,No.10,1-8 (WEB ONLY)  発行年： 2016年02月25日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 歩容認証では,人物領域のシルエットに基づいて抽出される特徴を用いる手法が主流である。この手法では,人物領域の抽出精度が一般に性能を左右するため,人物領域を高精度に抽出できる手法が求められる。人物領域抽出において,歩容の事前知識である標準歩容モデルを用いることで抽出精度が向上することが報告されている。多くの標準歩容モデルを用いると,認証精度が向上すると考えられるが,標準歩容モデルが増えると処理時間が増加するため,大規模な標準歩容モデルを用いることは難しい。この問題を解決するため,本研究では近似最近傍探索を利用して標準歩容モデル選択を高速化する手法を提案する。これにより,処理時間が大きく削減できるため,従来よりも大規模な標準歩容モデルを用いることが容易になる。そこで,認証精度の向上のために,大規模な標準歩容モデルを用いて人物領域を高精度に抽出できるか検証する。実験の結果,従来の認証精度を維持したまま標準歩容モデルの選択時間を82%削減でき,人物領域抽出に大規模な標準歩容モデルを用いることで認証精度が向上することが確認できた。(著者抄録)

シソーラス用語： 歩容 ,  *認証 ,  *セグメンテーション ,  物体認識 ,  輪郭 ,  精度 ,  *近傍探索法
準シソーラス用語： シルエット ,  人物認識 ,  認証精度 ,  *歩容認証 ,  *領域抽出

分類 (2件)： 光学情報処理  (BD03060T) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (21件)：

• Bouchrika, I., Goffredo, M., Carter, J. and Nixon, M.: On Using Gait in Forensic Biometrics, Journal of Forensic Sciences, Vol. 56, No. 4, pp. 882-889 (2011).
• Iwama, H., Muramatsu, D., Makihara, Y. and Yagi, Y.: Gait Verification System for Criminal Investigation, IPSJ Trans. on Computer Vision and Applications, Vol. 5, pp. 163-175 (2013).
• Makihara, Y., Matovski, D. S., Nixon, M. S., Carter, J. N. and Yagi, Y.: Gait Recognition: Databases, Representations, and Applications, John Wiley & Sons, Inc.
• Little, J. and Boyd, J.: Recognizing People by Their Gait: The Shape of Motion, Videre: Journal of Computer Vision Research, Vol. 1, No. 2, pp. 1-13 (1996).
• BenAbdelkader, C., Culter, R., Nanda, H. and Davis, L.: Eigengait: Motion-based recognition people using image self-similarity, Proc. of Int. Conf. on Audio and Video-based Person Authentication, pp. 284-294 (2001).

タイトルに関連する用語 (7件)： 大規模 ,  歩容 ,  モデル ,  高速検索 ,  歩容認証 ,  人物 ,  領域抽出