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J-GLOBAL ID:202202243203712344   整理番号:22A2870900

3D LiDARセンサの点群投影方式による計測距離と歩行方向に対する歩容認証の頑健性評価

著者 (6件):
資料名:
巻: 40th  ページ: ROMBUNNO.4G1-07  発行年: 2022年 
JST資料番号: L4867A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 短報  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
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・歩く姿をもとに人物特定を行う歩容認証は,大規模な犯罪捜査や広域監視システム等に個人認証手段として,主にカメラ映像を対象に使用が拡大中。
・レーザ光を用いて物体形状を3次元点群データとして計測できる3DLiDARは,識別率が低下するが,本研究ではLiDARを用いた新たな手法を提案。
・人物領域のみを抽出した歩行者の点群時系列データから歩行画像列と歩行速度等のデータを生成して識別ネットワークに入力し,特徴量を学習済みデータベースと照合して人物を特定。
・検証実験の結果,3DLiDARの特徴である正確な3次元空間情報に基づく歩行形状や歩行速度等による人物識別の汎化性能向上を確認。
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分類 (2件):
分類
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人工知能  ,  図形・画像処理一般 
引用文献 (6件):
  • Ju Han and Bir Bhanu,“Individual Recognition Using Gait Energy Image.”IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 28(2):316-322, 2005.
  • X. Li, Y. Makihara, C. Xu, Y. Yagi, S. Yu and M. Ren,“End-to-end Model-based Gait Recognition,”in Proceedings of the Asian Conference on Computer Vision (ACCV), 2020.
  • C. Benedek, B. Galai, B. Nagy and Z Janko,“Lidar-based gait analysis and activity recognition in a 4D surveillance system,”IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2018, vol. 28, no. 1, pp. 101-113.
  • H. Yamada, J. Ahn, O. M. Mozos, Y. Iwashita, and R. Kurazume,“Gait-based person identification using 3D LiDAR and long short-term memory deep networks,”Advanced Robotics, 2020, vol. 34, no. 18, pp. 1-11.
  • Jeongho Ahn,山田 弘幸,中島 一斗,倉爪 亮:“多層3D LiDARとLSTMを用いた距離・点群密度変化に頑健な歩容認証”,第39回日本ロボット学会学術講演会,1G2-01, 2021.9.8-11.
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