互いに重なりのない領域データからの個人認証実現手法の研究

2018 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 15K12037
• 研究種目: 挑戦的萌芽研究
• 配分区分: 基金
• 研究分野: 情報セキュリティ
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 村松 大吾 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (00386624)
• 研究協力者: ウディン モハマド ザシム
• 研究期間 (年度): 2015-04-01 – 2019-03-31
• キーワード: バイオメトリクス / 個人認証 / 歩容解析 / コンピュータビジョン / パターン認識

研究成果の概要

防犯カメラ映像などに映っている人物が誰なのかを認識することは，犯罪捜査支援などにおいて非常に有効である．しかし実際の防犯カメラ映像においては，対象人物は認証に対し協力的でないたけ，様々な困難が生じる．その一つが隠ぺいの問題である．隠ぺいにより，データに欠損が生じ認証が難しくなる．本研究課題では，そのような隠ぺいがあるような状況でも人物を認識できる手法の開発を行った．本研究課題では，主に人物の歩き方特徴に基づき人物を認識する手法を対象とし，隠ぺいがある部位を復元することで人物認識精度の改善を実現した．

自由記述の分野

バイオメトリクス

研究成果の学術的意義や社会的意義

隠ぺいがあると人物認証の精度劣化が起こったり，認証が困難になったりする．例えば，歩行している人物を認証する際に，上半身しか観測されていないある人物データと，それと観測領域に重なりのない下半身しか観測されていないある人物データがあった場合に，これらのデータから二人が同一人物かどうかを認証することができるのか？これが本研究課題で取り組んだ課題であり，通常の手法では認証ができない．そこで本研究課題では，観測されているデータから全身のデータを再生する手法を構築することで，そのようなデータからでも認証が可能となる技術を開発した．この技術は防犯カメラ映像などに映る人物の認証を行う際に有効な技術となりうる．