深層学習と3次元カメラ幾何の併用による実環境に頑健な3次元人体形状推定法の構築

• 研究課題/領域番号: 24K15003
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61010:知覚情報処理関連
• 研究機関: 科学警察研究所
• 研究代表者: 井元 大輔 科学警察研究所, 法科学第二部, 主任研究官 (10760902)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2024年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
• キーワード: 3次元人体形状モデル / 深層学習 / 3次元カメラ幾何 / 本人認証（バイオメトリクス） / 法科学（科学捜査）

研究開始時の研究の概要

防犯カメラ等の普及から、法科学分野での人物映像解析の需要が急増している。深層学習技術の発展により1枚の人物画像からの3次元人体形状を推定する技術が高精度化してきているものの、レンズ歪みのない高画質の画像でさえも未だ約5cm程度の誤差が生じており実用的精度には達していない。本研究課題では解析対象の人物だけでなく画像背景の環境3Dデータを活用し、3次元カメラ幾何の技術を深層学習による3次元人体形状の枠組みに併用することで、レンズ歪み・低画質等が付加された実環境に頑健な高精度3次元人体形状推定法を開発し、さらに開発技術を防犯カメラ等の映像解析へ適用し、寸法比較や本人認証といった応用を検討する。