| 研究課題/領域番号 |
18K11361
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| 研究機関 | 津田塾大学 |
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研究代表者 |
杉村 大輔 津田塾大学, 学芸学部, 准教授 (10712052)
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| 研究分担者 |
浜本 隆之 東京理科大学, 工学部電気工学科, 教授 (10297624)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 知覚情報処理 / 画像認識 / 個人認証 |
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| 研究実績の概要 |
本研究課題では，カメラ映像を用いた人物照合に関する研究を行う．具体的には，「集団」と「個人」の階層的認識による人物照合手法の構築を目指す．このような階層的認識の枠組みに基づき，(1) 視野を共有しないカメラ間人物照合，(2) 動作特徴を用いた個人認証，といった二つの課題に取り組む．
2019年度に取り組んだ研究概要は以下の通りである．
(A). 研究動向の調査：2018年度と同様に関連研究の調査を引き続き行った．研究動向は2019年度も同様であり，深層学習を活用した人物照合手法が数多く提案されていた．
(B). 集団・個人特徴を活用した階層的認識手法に関する検討：本研究課題の目的である「集団」と「個人」の階層的認識手法に関する検討を行った．2018年度は本研究課題で挙げた課題(1)の"視野を共有しないカメラ間人物照合"について検討したが，2019年度では課題(2)の"動作特徴を用いた個人認証"について主に検討を行った．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
2019年度は引き続き関連研究の調査を行った．2018年度同様，視野を共有しないカメラ間人物照合に関する研究事例が数多く報告されていた．一方で，人物の動作特徴を用いた個人認証に関する新たな研究事例はあまり多くは報告されていないように見受けられた．
このような調査に基づき，2019年度は特に人物の動作特徴を用いた個人認証に関する検討を行った．具体的には，人物の瞬き動作特徴を用いた個人認証手法について検討した．
瞬き動作特徴を用いた個人認証手法はこれまでいくつか検討されている．しかしながら，カメラと被験者の距離が遠くなるとその認証性能が低下することが報告されている．これに加え，認証すべき人物の数（ギャラリー）が多くなると認証性能が低下する問題がある．このような問題に対処するために，遠距離・近距離における多段階認証処理を検討した．本検討では，まず遠距離での瞬き動作より取得した大局的な特徴を用いて，瞬き動作が大まかに類似したグループ単位での識別を行う．次に，近距離で取得された瞬き動作特徴を用いて，遠距離において識別されたグループ内において個人認証を行う．実際に撮影した動画像を用いた評価実験より，提案システムの認証性能を確認した．また，動画像の解像度と目の動きが個人認証率に与える影響について検証した．
このように，本研究課題が狙う主要な枠組みである集団・個人の階層的識別を，個人認証処理においても検討することができた．このことから，おおむね順調に進展している，とみなしてよいと考える．
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| 今後の研究の推進方策 |
2019年度は，瞬き動作特徴を用いた個人認証処理について主に検討した．本検討により，グループ単位・個人単位という階層的な識別処理が，カメラと被験者間の距離の変化に伴う認証性能低下を軽減することを確認した．さらに，被験者の目の動きが認証性能に大きく影響することを確認した．今後は，視線推定の枠組みを活用することで，被験者の目の動きを考慮した瞬き動作認証について検討する．
これに加え，2018年度に主に検討した視野を共有しないカメラ間人物照合についても引き続き検討を進める予定である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
2019年度の検討では，実験に用いたデータ数が比較的少なかったため，現在の研究環境で研究を推進することができた．これに伴い，計画していたデータ処理用途の計算機の購入を行わなかった．また，今般の新型コロナウイルスの影響に伴い，参加予定であった研究会が開催中止となり，旅費の支出額が予定よりも少なくなったことが挙げられる．
2020年度は，より大規模な被験者データを用いて検討を進める予定である．円滑に研究を推進するために，適切に活用する予定である．
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