2016 Fiscal Year Annual Research Report
Multi-modal gait recognition in the wild and its application to criminal investigation
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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, 教授 (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 |
P1-2. 「ながら歩行」の行為対象に応じた認証手法の開発: 行為対象に応じて歩行に対する影響が異なるため、各々に応じた認証手法を開発する。速度変化をさせながらの歩行については，速度変化の影響の小さな，片足支持脚の位相を中心とした歩容特徴を抽出して用いることで，従来の歩容認証を上回る精度を達成した．また，服装変化や荷物を変化させての歩行については，歩容特徴画像の輝度値（歩容エネルギー）を，認識に有利になるように変換する，歩容エネルギー反応関数を導入して，認証精度の向上を確認した．
P2. Labeled Gait in the Wild:「ながら歩行」を含む大規模歩容データベース: 顔認証の分野では実シーンへの対応を目指した公開データベースLabeled Face in the Wild (LFW) [Gary et al. 2007]が存在するのに対して、歩容認証の分野にはそのようなデータベースが存在しない．そこで，日本科学未来館における歩行映像解析の展示と変更したデータ収集を行い，実際に各被験者が所持する荷物を持った場合と持たない場合のデータを含む，世界最大の70,000人規模のデータベースを構築した．
P3-3. Gait Gate: ノンストップアクセスコントロール: ながら歩行に対する歩容認証手法をオンライン化することで、ノンストップで利用可能なアクセスコントロールシステムを構築した。本システムでは、カラー画像、距離画像、音響信号といったセンサのモダリティ、歩容・頭部・身長といった生体情報のマルチモダリティの特徴を利用する。また、それらのマルチモーダル特徴の照合スコアに対し、スコアレベル統合手法を適用することで，高精度なウォークスルー型のオンラインアクセスコントロールを実現した。
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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
P1-2. 「ながら歩行」の行為対象に応じた認証手法の開発，P2. Labeled Gait in the Wild:「ながら歩行」を含む大規模歩容データベースの構築，P3-3. Gait Gate: ノンストップアクセスコントロールを予定通り実施したため，概ね順調に進展していると言える．
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| Strategy for Future Research Activity |
2017年度は，2016年度の研究内容を拡張する形で，手法の高精度化に取り組む予定である．
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