| 研究課題/領域番号 |
20H04188
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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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| 審査区分 |
小区分60070:情報セキュリティ関連
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| 研究機関 | 成蹊大学 |
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研究代表者 |
村松 大吾 成蹊大学, 理工学部, 教授 (00386624)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,810千円 (直接経費: 13,700千円、間接経費: 4,110千円)
2022年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2021年度: 6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円)
2020年度: 7,800千円 (直接経費: 6,000千円、間接経費: 1,800千円)
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| キーワード | バイオメトリクス / 人物映像解析 / 歩容認証 / 移動人物認証 / 自転車乗車人物 / 人物認証 / 人物属性推定 / 生体認証 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究課題では、防犯カメラ人物映像解析手法の構築を目指す。防犯カメラ人物映像解析とは、防犯カメラに映っている人物の認証や属性・状態推定を行う研究である。防犯カメラ映像は、人々の日常を撮影した映像であるため、映像中の人物は様々な行動を、自由に行っており、これが対象課題を難しくする。例えば、歩いている人もいれば、走っている人、また自転車に乗車している人と様々である。本研究では、歩いている人物、走っている人物、自転車に乗車している人物を対象とする人物認識手法（人物認証、年齢や性別の推定、性格推定、状態推定）の実現を、モデルの構築、学習手法の提案及びデータセットの構築、を通して目指す。
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では，歩く人物，走る人物、自転車に乗車し移動する人物の認証・認識手法の研究を実施した．主な研究成果は以下の3つになる。１）歩行、走行、自転車乗車の異なる行動における人物認証用データベースの構築、２）自転車乗車人物認証アルゴリズムの構築、３）要因抑制学習アルゴリズムの提案、である。
１）については屋内において50人以上の被験者から、人物認証用データを取得した。人物IDとともに年齢や性別、性格ラベルなどもあわせて取得している。また屋外におけるデータセットの構築も行った。２）では、シルエットセットを用いた自転車乗車人物認証手法を構築した。３）では、歩容年齢推定により有効性を確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
従来の防犯カメラ映像に対する人物認証は歩いている人物のみ、あるいは一部の走っている人物のみを対象とする研究であった。実際の防犯カメラ映像では、自転車で移動する人物なども多く映っており、犯罪捜査においても自転車で移動する人物が対象となりうる。しかし、これまで自転車で移動している人物同士の認証手法は研究がなされておらず、またそれを実施するためのデータセットも構築されていない。
本研究課題は、自転車に乗車する人物を認証する初めての試みであり，また研究に必要でデータベースの構築も行った。構築データベースは、自転車乗車、歩き、走行のデータも同時に取得しており、異なる移動行動間での認証研究にも利用できる。
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