自転車乗車人物認識技術実現のための基礎研究

• Project/Area Number: 25K03120
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60070:Information security-related
• Research Institution: Seikei University
• Principal Investigator: 村松 大吾 成蹊大学, 理工学部, 教授 (00386624)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,850,000 (Direct Cost: ¥14,500,000、Indirect Cost: ¥4,350,000); Fiscal Year 2028: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000); Fiscal Year 2027: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2026: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000); Fiscal Year 2025: ¥7,410,000 (Direct Cost: ¥5,700,000、Indirect Cost: ¥1,710,000)
• Keywords: バイオメトリクス / 個人認証 / 移動人物認識

Outline of Research at the Start

映像に基づく移動人物の認識技術として、自転車移動人物を対象とした研究を行う。申請者は、歩行を対象とした認識手法の適用により自転車乗車人物認識を実現できる、と考え研究を進めてきた。しかし動作間の違いに由来する複数の特性違いにより、歩行技術の単純な適用だけでは高精度化に限界があるとの結論に至った。そこで、本研究では自転車乗車人物の特性を評価し、自転車乗車人物認識の可能性を示すとともに、自転車乗車人物認識の研究を活性化するための公開データベースを構築しつつ、シルエット正規化ネットワーク、要因抑制学習、データ属性活用学習を開発し、自転車乗車人物認識手法の構築を目指す。