| 研究課題/領域番号 |
26330190
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 新潟大学 |
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研究代表者 |
山本 正信 新潟大学, 自然科学系, フェロー (00242397)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2016年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2015年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2014年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | パターン認識 / 個人認証 / 夜間 / Kinect / 歩行動作 / 身体サイズ / セキュリティ / 固有平面 / 遠赤外線センサ / 遠赤外線カメラ / 赤外線センサ |
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| 研究成果の概要 |
Kinectセンサから得られる身体の動作データとサイズデータを使って、夜間の個人認証法を開発した。動作データからは、個人認証を実動作パラメータ空間よりも小さな固有空間で行った。このとき、複数の固有平面を利用することによりさらに計算効率を向上させた。この手法を高次固有空間法とよぶ。一方、サイズデータからは、ユークリッド距離に基づく最近傍決定法が最も識別率が高かった。さらに、高次固有空間法と最近傍決定法を弱識別器とし、それらの出力を最小順位和で統合した強識別器により識別率を向上させた。
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