| 研究課題/領域番号 |
17K18379
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
社会システム工学・安全システム
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| 研究機関 | 科学警察研究所 |
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研究代表者 |
井元 大輔 科学警察研究所, 法科学第二部, 研究員 (10760902)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 法科学 / 歩容解析 / モデルベース手法 / 機械学習 / 輪郭動態トラッキング / 高さ制約 / 高さ方向の制約条件（高さ制約） / 低フレームレート / 個人識別精度 / モデルベース歩容解析 / 関節位置の確率分布 / モデルベース歩容認証 / 輪廓動態トラッキング |
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| 研究成果の概要 |
本研究では人物映像解析における低フレームレート、服装及び撮影角度の相違に起因する課題の解決を試みた。まず、高さ制約を仮定した人物映像に適した輪郭動態のトラッキンクを新たに開発した（提案手法I）。提案手法Iにより、シルエット映像のフレーム間の情報欠損を補うことができ、歩容解析や3次元人体形状復元への応用において、低フレームレート条件での精度向上が示された。その他、特徴点と動的特徴を用いた解析方法（提案手法II）と3次元カメラ校正に基づく解析方法（提案手法III）において、それぞれ服装及び撮影角度の相違における歩容解析の精度向上を示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究により、低フレームレート、服装及び撮影角度の相違に起因する歩容解析の精度向上が図られ、法科学における応用が期待される。特に、低フレームレートと撮影角度の条件緩和（提案手法I及びIII）については、アルゴリズムの適用における映像としての撮影角度条件の制約が少ない（注：比較映像同士の条件の制約はある）ため、今後の実応用が期待される。また、細胞・流体の解析に用いられてきた既存の輪郭動態のトラッキング（レベルセット法、最小二乗基準による方法）は人物映像に適さないことが明らかになったことで、提案手法Iの高さ制約の仮定の人物映像解析一般への波及が期待される。
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