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J-GLOBAL ID：202202234569332332   整理番号：22A1066916

撮影角度抑制学習を用いた歩容に基づく年齢推定

Gait-based Age Estimation Using Angle Suppression Learning

著者 (4件)： 山野広大 (大阪大 産科研) ,  村松大吾 (成蹊大 理工) ,  武村紀子 (大阪大 データビリティフロンティア機構) ,  八木康史 (大阪大 産科研)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 121  号： 396(BioX2021 46-56)  ページ： 51-56 (WEB ONLY)  発行年： 2022年02月24日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  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： 本論文では人物の歩行時の特徴(歩容特徴)を用いた年齢推定手法を提案する.歩容特徴に基づく年齢推定においては,撮影角度の違いに対する頑健性が求められる.撮影角度が異なる歩容特徴を学習に利用することで,頑健性を強めることができるが,対象となる歩行人物の観測角度が,学習に用いられる歩容特徴の撮影角度と一致しない場合には,それらの観測角度における推定精度は大幅に劣化する.そこで,本論文では,学習に含まれない撮影角度の歩行人物であっても,学習に含まれる撮影角度の人物と同等の精度を実現する手法として,撮影角度抑制学習を用いた年齢推定を提案する.撮影角度抑制学習とは,撮影角度情報を特徴から排除する副課題のもとで主課題の学習を行うものである.優秀な角度分類器をもってしても,角度分類できない主課題用の特徴空間を構築することで撮影角度情報を排除する方法を採用し,敵対的学習の枠組みを利用して実装した.提案手法は,歩容公開データベースを用いて評価を行った.その結果,提案手法は,学習に用いられていない撮影角度の年齢推定において大幅に精度改善ができ,学習に用いられた撮影角度の年齢推定と同程度の推定精度を実現した.(著者抄録)

シソーラス用語： *年齢 ,  *歩容 ,  機械学習 ,  パラメータ推定 ,  動画像 ,  画像処理 ,  特徴抽出 ,  *画像認識 ,  角度 ,  教師つき学習
準シソーラス用語： マルチタスク学習

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (15件)：

• A.K. Jain, A. Ross, and S. Prabhakar, “An introduction to biometric recognition,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol.14, no.1, pp.4-20, 2004.
• 中村克行,邵 肖偉,趙 卉菁,柴崎亮介,“レーザスキャナを用いた歩容解析に基づく非定常歩行の認識,” 電気学会論文誌C(電子・情報・システム部門誌),vol.127,no.4,pp.537-545,2007.
• S.L. Di Stasi, D. Logerstedt, E.S. Gardinier, and L. Snyder-Mackler, “Gait patterns differ between acl-reconstructed athletes who pass return-to-sport criteria and those who fail,” The American journal of sports medicine, vol.41, no.6, pp.1310-1318, 2013.
• Y. Wahab and N.A. Bakar, “Gait analysis measurement for sport application based on ultrasonic system,” 2011 IEEE 15th international symposium on consumer electronics (ISCE)IEEE, pp.20-24 2011.
• 万波秀年,槇原靖,八木康史,“歩容における性別・年齢の分類と特徴解析,” 電子情報通信学会論文誌 D,vol.92,no.8,pp.1373-1382,2009.

タイトルに関連する用語 (4件)： 撮影 ,  学習 ,  歩容 ,  年齢推定