防犯カメラ人物映像解析：歩行・走行・自転車運転人物の認証・認識技術開発

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歩行人物，走行人物，自転車乗車人物の認証手法構築に向けて，多視点歩行・走行・自転車乗車映像データセットの構築を進めた．歩行データおよび走行データは，トレッドミル上を歩く／走る人物を5台のカメラ（前面，斜め前，側面，斜め後ろ，後方）から撮影することでデータを収集し，自転車乗車データは，ローラー台を設置し，それに固定された自転車にまたがりペダルをこぐ人物の映像を，歩行／走行データと同様5つの視点から撮影を行った．自転車のデータについては，異なる自転車2台を用意し，それぞれの自転車でデータを取得するとともに，こぐ速度を変更したデータ（快適なスピードと，急ぎを意識したスピード）でのデータを取得した．取得したデータは，セマンティックセグメンテーション手法を適用することで，シルエット化し，研究用データベースとして利用できるよう整備を行った．認証アルゴリズム開発においては，要因抑制学習アルゴリズムの歩容認証への適用可能性を探った．要因抑制では，認証精度に影響を与える要因の影響を排除しつつ認証できるように学習することで，特定要因の影響を緩和させる手法である．歩容に対する年齢推定課題においては，観測角度を要因と考え，学習データに利用できる観測角度のデータに偏りがある場合に，大幅な精度改善を実現できた．また自転車乗車人物認証においては，自転車で移動する際のペダルをこぐ動作が周期運動であることに着目し，歩容認証で利用されている平均シルエット法を適用することで，自転車人物認証の可能性を探った．自転車の場合，こぐ速度により上半身の姿勢が大きく変わることがあるため，それらへの対応が課題となった．