2015 Fiscal Year Annual Research Report
実環境下でのマルチモーダル歩容認証とその犯罪捜査への応用
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15H01693
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
八木 康史 大阪大学, 産業科学研究所, 理事 (60231643)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
黒沢 健至 科学警察研究所, 法科学第二部, 室長 (80356170)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | コンピュータビジョン / パターン認識 / バイオメトリクス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成27～28年度にかけて，「ながら歩行」に対する歩容認証のサブ項目である，「ながら歩行」の初期解析に取り組んだ．まず，「ながら歩行」の評価データベースを構築するため，日本科学未来館のメディアラボ常設展示と並行した自動歩行データ収集システムを構築した．本システムは，7方向からのカメラで，荷物を持ちながらの歩行と通常歩行とを撮影しており，7万人以上のデータを収集した．また，本収集データの一部を用いて，ながら歩行に頑健な，歩容特徴の輝度共起計量学習手法の初期検討を行うため，荷物の有無の歩行映像データ対に対する輝度共起分布，荷物が無い場合の歩行映像データ対に対する輝度共起分布を解析し，最尤推定に基づく確率的アプローチを提案し，その有効性を確認した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究代表者らの別研究プロジェクトと共同で実施している日本科学未来館のメディアラボ常設展示を通しての自動データ収集の枠組を活用することで，従来の世界最大データベースの10倍以上の被験者を含むながら歩行データを収集済みであり，荷物を持ちながらの歩行に対して頑健な認証のための，輝度共起分布の最尤推定に基づく手法を開発済みであることから，順調に進んでいると言える．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成27～28年度に収集したデータを元に，荷物の種類別の教示を行うと共に，ながら歩行に対する，より高精度な計量学習手法を開発する．また，ノンストップアクセスコントロールシステムであるGait Gateのプロとタイプを構築して，初期性能評価及び問題点の洗い出しと改良を行う．
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