2017 Fiscal Year Annual Research Report
Research on gait-based age estimation and aging process modeling
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16H02848
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
槇原 靖 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (90403005)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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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 |
P1-3) スパース正則化による歩容年齢-特徴多様体の構築
大多数の被験者は実年齢相応の歩容年齢を有しており，実年齢と歩容年齢がかけ離れている被験者は一部であるという前提に立ち，その上で，実年齢と歩容年齢の相違をスパース正則化により表現し，相応な歩容年齢を推定すると同時に，歩容年齢-特徴多様体を構築した．これにより，人の感覚との一貫性の高い，歩容年齢の推定結果を得ることができ，目撃情報としての人の見た目に基づく年齢による人物検索や，美容・健康分野での歩容年齢推定に基づく歩き方の改善指導や運動促進など，様々な応用への道筋を示すことができた．
P1-4) オンライン歩容年齢推定システム
上記の年齢推定技術をオンラインシステムとして実装した．オンラインシステムの構築に当たっては，推定精度のみならず，体験者がカメラの前を歩くだけですぐに推定結果が得られるという即応性が必要となる．その一方で，ガウス過程回帰等の非線形な回帰を行うためには，一般に入力データと全学習データとの間での類似度関数の計算やその類似度行列に対する逆行列の計算が必要となり，計算量の面で問題となる．そのような計算で用いる学習サンプル数は，クラスタ粒度によって決定づけられることから，推定精度と計算量のトレードオフを考慮したクラスタ粒度に関する感度解析を行い，オンラインシステムにとって適切なクラスタ粒度を決定した．研究所の一般公開等を通して，実装したオンライン歩容年齢推定システムの一般市民へのアウトリーチ活動を実施した．
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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
本年度予定していた歩容年齢-特徴多様体の構築やオンライン歩容年齢推定システムが実現できたことから，概ね順調に進展していると言える．
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| Strategy for Future Research Activity |
2018年度は，P2) 歩容の経年変化モデリングについての研究を推進していく予定である．
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