| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で構築したOULP-Age は，2歳から90歳の幅広い年代の男女を含む合計63,846名（男性31,093名，女性32,753）の被験者の歩行映像並びに年齢・性別のラベルを含む，世界最大の歩行映像データベースであり，見えに基づく歩行映像解析の分野で代表的に用いられている歩容エネルギー画像と年齢・性別のラベルのセットとして公開していることから，歩行映像解析の研究分野の発展に貢献しており，学術的意義が大きい．また，世界で初めて歩行映像解析による歩容の経年変化モデリングによる研究を実施したこと，世界に先駆けて深層学習を用いた歩容年齢推定の研究を実施したことも，学術的に意義があると言える．
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