年代間の歩容傾向の解析に基づく歩容認証に関する研究

バイオメトリクスの一つとして歩容の応用が期待されている.本研究では実用化のために,年齢・性別における歩容の違いを明らかにするとともに,その違いを利用して正確な個人識別の実現を目的としている.本年度はまず,年齢・性別による歩容の解析及び手法の評価に用いるデータベースを構築した.構築したデータベースは,従来のものと比べ以下のような特徴を持つ.・幅広い層(男性198名,女性156名,5〜75歳)の被験者・多数(25)方向からの観測・多様な服装変化(32種類)・多様な速度変化(2〜10km/h)以上4つの点に関しては,これまでに発表されているデータベースのいずれも並ぶものはなく,そのため構築した歩容データベースは世界最大である.上記のデータベースを用いて年齢・性別による違いの解析を行った.性別,年齢それぞれに関して識別実験を行い,その結果に基づき,性別・年齢識別にした分類として,4クラスを求ゆた.それらのクラスに対して,観測方向による識別性能へめ影響を確認した.また,各観測方向においてクラスに特有な特徴がどの部位に現れるかを解析した.結果として,コンピュータビジョンの観点からの知見が得られた.

バイオメトリクスの一つとして歩容の応用が期待されている.本研究では実用化のために,年齢・性別における歩容の違いを明らかにするとともに,その違いを利用して正確な個人識別の実現を目的としている.本年度はまず,年齢・性別による歩容の解析及び手法の評価に用いるデータベースを構築した.構築したデータベースは,従来のものと比べ以下のような特徴を持つ.・幅広い層(男性198名,女性156名,5〜75歳)の被験者・多数(25)方向からの観測・多様な服装変化(32種類)・多様な速度変化(2〜10km/h)以上4つの点に関しては,これまでに発表されているデータベースのいずれも並ぶものはなく,そのため構築した歩容データベースは世界最大である.上記のデータベースを用いて年齢・性別による違いの解析を行った.性別,年齢それぞれに関して識別実験を行い,その結果に基づき,性別・年齢識別にした分類として,4クラスを求ゆた.それらのクラスに対して,観測方向による識別性能へめ影響を確認した.また,各観測方向においてクラスに特有な特徴がどの部位に現れるかを解析した.結果として,コンピュータビジョンの観点からの知見が得られた.