| 研究課題/領域番号 |
16H02848
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
槇原 靖 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (90403005)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
16,250千円 (直接経費: 12,500千円、間接経費: 3,750千円)
2018年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
2017年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2016年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
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| キーワード | 歩容 / 年齢推定 / 経年変化 / 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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| 研究成果の概要 |
犯罪捜査における年齢(年代)目撃情報に基づく被疑者候補の自動検索や，市場調査における年代別顧客計数等に応用可能なP1) 歩容による年齢推定の手法を開発した．世界最大の年齢データ付きの歩行映像データベースを構築すると共に，年代クラスタと多様体学習による年齢推定手法を開発し，更に，近年の深層学習による手法も取り入れた年齢推定の手法を開発した．また，健康増進や運動促進を動機付ける歩容の経年変化シミュレーションシステム等への応用を目指して，P2) 歩容の経年変化モデリングのベースライン手法や敵対的生成ネットワークを用いた手法を開発した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で構築したOULP-Age は，2歳から90歳の幅広い年代の男女を含む合計63,846名（男性31,093名，女性32,753）の被験者の歩行映像並びに年齢・性別のラベルを含む，世界最大の歩行映像データベースであり，見えに基づく歩行映像解析の分野で代表的に用いられている歩容エネルギー画像と年齢・性別のラベルのセットとして公開していることから，歩行映像解析の研究分野の発展に貢献しており，学術的意義が大きい．また，世界で初めて歩行映像解析による歩容の経年変化モデリングによる研究を実施したこと，世界に先駆けて深層学習を用いた歩容年齢推定の研究を実施したことも，学術的に意義があると言える．
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