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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

安防摄像头人物视频分析：开发人物步行、跑步、骑行的认证和识别技术

基本信息

批准号：
20H04188
负责人：
村松大吾
金额：
$ 11.4万
依托单位：
Seikei University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

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．

Step line, line of characters, since the planning car 乗 characters の authentication technique to construct に to けて, multiple viewpoints step line, go line, since the planning car 乗 image データセットの build を into めた. Step line データおよび direction データは, トレッドミルを on step く / go る characters を 5 のカメラ (front, oblique め, profiles, oblique めろ, after the rear) から pinch of shadow することでデータをし収 set, since the planning car 乗データは, ローラーを set し, それに fixed された since planning car にまたがりペダルをこぐの image を characters, lines step/go データと with others in 5 つの viewpoints から pinch of shadow line をった. Since the planning car のデータについては, different なる, 2 sets from the planning purpose をし, それぞれの since planning car でデータを obtain するとともに, こぐ speed を - more したデータ (fast optimum なスピードと, urgent ぎを consciousness したスピード) でのデータを obtain した. Obtain したデータは, セマンティックセグメンテーション gimmick を applicable することで, シルエットし, study with データベースとして using できるよ line gearing up うをった. Certification アルゴリズム open 発においては, will inhibit learning アルゴリズムの step let certification への applicable possibility を agent った. By inhibiting では, certification に precision influence を and えのる will affect を exclude しつつ certification できるように learning することで, particular in の influence を ease させる gimmick である. Step let にす seaborne る years 齢 presumed subject においては, 観を measuring Angle by とえ, learning データに using できる観 Angle measurement のデータに partial りがあにる situations, sharp な accuracy improving を be presently できた. また since planning car 乗 characters certification においては, since the planning move car でする interstate のペダルをこぐ action が periodic motion であることに mesh し, step let certification で using されている average シルエットを applicable することで, since the planning car characters certification の possibility を agent った. Since the planning の occasions, こぐ speed によりの upper body posture が big きく - わることがあるため, それらへの応 seaborne が subject となった.