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J-GLOBAL ID：201802229621158981   整理番号：18A0518383

時空運動特性を用いた人物同定【Powered by NICT】

Person identification using spatiotemporal motion characteristics

著者 (3件)： Khan Muhammad Hassan (Research Group of Pattern Recognition, University of Siegen, Siegen, Germany) ,  Farid Muhammad Shahid (College of Information Technology, University of the Punjab, Pakistan) ,  Grzegorzek Marcin (Research Group of Pattern Recognition, University of Siegen, Siegen, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 166-170  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： バイオメトリック歩容認識は,コンピュータビジョンの多数の分野でその応用のために近年研究者のかなりの注意,特に視覚監視とモニタリングシステムを集めてきた。ほとんどの既存の歩容認識アルゴリズムは,継手位置とその方位のような種々の骨格データ特性に基づく人体モデルを構築することによりいずれか個人識別の問題を解決し,または歩容特徴,例えば,歩長,歩行パターンと他の形状テンプレートを用いた。このような方法は,画像からの人体のシルエット,輪郭,または骨格の抽出を必要とし,従ってそれらの性能はシルエットセグメンテーション精度に大きく依存する。本論文では,人の空間時間動特性,シルエットまたは骨格抽出を必要としないを利用する新しい歩容認識アルゴリズムを提案した。提案したアルゴリズムは,ビデオシーケンスからの時空特徴集合を計算し,コードブックを生成するためにそれらを用いた。Fisherベクトルは線形サポートベクトルマシン(SVM)を用いて分類される運動記述子を符号化するために使用されている。提案したアルゴリズムは,三つのベンチマーク歩行データセット上で評価した:TUM GAID,CASIA B,CASIA C。は,提案したアルゴリズムの有効性を実証する全てのデータセット上で優れた結果を達成した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 符号表 ,  ベンチマーク ,  視覚 ,  画像 ,  ベクトル ,  監視装置 ,  アルゴリズム ,  *歩容 ,  サポートベクトルマシン ,  コンピュータビジョン
準シソーラス用語： ビデオシーケンス ,  シルエット ,  個人認証 ,  認識アルゴリズム ,  歩容認証 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 時空 ,  動特性 ,  人物 ,  同定