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J-GLOBAL ID：202202259484196624   整理番号：22A2870901

歩容特徴の抽出精度向上のための異なる人物間の特徴交換を用いた歩容認証

著者 (6件)： 吉野弘毅 (九大) ,  中嶋一斗 (九大) ,  安正鎬 (九大) ,  岩下友美 (NASA) ,  岩下友美 (Caltech JPL) ,  倉爪亮 (九大)
資料名： 日本ロボット学会学術講演会予稿集(CD-ROM)  (日本ロボット学会学術講演会(CD-ROM))
巻： 40th  ページ： ROMBUNNO.4G1-08  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： ・人の歩く様子を撮影した歩容映像は非接触で取得可能であり,犯罪捜査等に有効な情報として期待されており,先行研究では識別性能向上を目的とした歩容認証手法を提案。
・本研究では,データ拡張において,分離性能と特徴抽出器の汎化性向上に向け,異なる人物間での特徴交換へと拡張する新たな手法を提案。
・歩容映像を,歩容に依存する特徴(姿勢特徴)と外観に関する特徴(スタイル特徴)に分離し,姿勢特徴を異なる人物間で交換したデータを学習データに追加し,識別を実施。
・検証実験の結果,提案手法の識別精度向上には課題があることが確認されたことから,この原因について考察を実施。

シソーラス用語： *認証 ,  *人工知能 ,  情報 ,  データ ,  特徴抽出 ,  性能 ,  *認識 ,  歩行 ,  実験 ,  *歩容認証 ,  特徴量 ,  生体認証 ,  学習データ ,  分離性能 ,  検証実験
準シソーラス用語： *AI【人工知能】 ,  識別 ,  *人物識別

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (6件)：

• Koki Yoshino, Kazuto Nakashima, Jeongho Ahn, Yumi Iwashita and Ryo Kurazume, “Gait Recognition using Identity-Aware Adversarial Data Augmentation.” IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII), pp.596-601, 2022.
• Ziyuan Zhang, Luan Tran, Xi Yin, Yousef Atoum, Xiaoming Liu, Jian Wan, and Nanxin Wang. “Gait Recognition via Disentangled Representation Learning.” In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 4710-4719, 2019.
• Xiang Li, Yasushi Makihara, Chi Xu, Yasushi Yagi, and Mingwu Ren. “Gait Recognition via Semi-supervised Disentangled Representation Learning to Identity and Covariate Features.” In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 13309-13319, 2020.
• Shiqi Yu, Daoliang Tan, and Tieniu Tan. “A framework for evaluating the effect of view angle, clothing and carrying condition on gait recognition.” In Proceedings of the IEEE International Conference on Pattern Recognition (ICPR), vol. 4, pp. 441-444, 2006.
• Jun-Yan Zhu, Taesung Park, Phillip Isola, and Alexei A. Efros. “Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks.” In Proceedings of the IEEE international conference on computer vision (ICCV), pp. 2223-2232. 2017.

タイトルに関連する用語 (4件)： 歩容 ,  精度向上 ,  人物 ,  歩容認証