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J-GLOBAL ID：201202232059448116   整理番号：12A0548234

複数の赤外線ライトによる影を用いた歩容による個人識別

Gait identification based on shadows from infrared lights

著者 (5件)： 岩下友美 (九大 大学院システム情報科学研究院) ,  岩下友美 (Jet Propulsion Lab., CA, USA) ,  内野康司 (九大 大学院システム情報科学研究院) ,  倉爪亮 (九大 大学院システム情報科学研究院) ,  STOICA Adrian (Jet Propulsion Lab., CA, USA)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 111  号： 430(PRMU2011 186-239)  ページ： 71-75  発行年： 2012年02月02日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  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： 本論文では,赤外線ライトにより地面に投影された歩行者の影を用いた,歩容による個人識別システムと,影画像データベースを提案する。歩容による個人識別手法では,一般に複数視点からの歩行画像を用いた場合,単一視点からの歩行画像を用いた場合と比較して,より高い識別率で個人識別が可能である。しかし複数台のカメラを用いた場合,カメラ設置の手間や計算コストが高くなるため,多くの従来手法では単一カメラが用いられてきた。これに対して提案手法では,複数台の赤外線ライトと単一カメラを天井に配置し,赤外線ライトにより複数方向へ投影された歩行者の影を単一カメラで撮影する。ここで,地面に投影された歩行者の影は,光源を視点とした仮想カメラから撮影された画像と見なせるため,単一カメラを用いた場合でも高い識別率での個人識別が可能となる。提案手法では,まず背景差分法により対象人物の複数の影領域を抽出する。次に一歩行周期分の影領域の長さを球面調和関数により解析し,歩行特徴を抽出する。識別時には,nearest neighbor法を用いて個人識別を行う。提案システムを用いて28名からなる影画像データベースを構築し,影画像データベースに対して提案手法を適用した結果,高い識別率で個人識別が可能であることが確認された。(著者抄録)

シソーラス用語： *個人 ,  *物体認識 ,  歩容 ,  影 ,  *赤外線画像 ,  画像データベース ,  球面調和関数 ,  特徴抽出 ,  歩行 ,  画像処理
準シソーラス用語： 個人識別 ,  認識率 ,  背景差分法

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (8件)：

• LEE, S. Shape Variation-based Frieze Pattern for Robust Gait, Recognition. Computer Vision and Pattern Recognition, 2007. 2007, 1-8
• HAN, J. Individual Recognition Using Gait Energy Image. IEEE Trans. PAMI. 2006, 28, 2, 316-322
• ACQUAH, J. Automatic gait recognition by symmetry analysis. Pattern Recognition Letters. 2003, 24, 2175-2183
• SUGIURA, K. Gait Identification based on Multi-view Observations using Omnidirectional Camera. Asian Conf. on Computer Vision, 2007. 2007, 1, 452-461
• IWASHITA, Y. Person identification from human walking sequences using affine moment invariants. Proc. IEEE Int. Conf. Robotics and Automation, 2009. 2009, 436-441

タイトルに関連する用語 (5件)： 赤外線 ,  ライト ,  影 ,  歩容 ,  個人識別