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2024年度の研究実績としては次の3点がある．
1. 自転車乗車人物認証の高精度化：自転車は，ペダルをこがなかったり，逆にペダルをこいだりしても前進し続ける性質がある．そのため，ペダリング動作の時系列をそのまま利用するとうまくいかないことが予想されるため，シルエットの時系列データを利用するのではなく，シルエットの集合ととらえて処理をする手法を利用した．これにより精度の改善が見られた．この成果については国際会議BioSig2023に投稿し，採択されたので，海外において発表をした．
2．歩行者・自転車乗車間人物認証手法の構築：歩行と自転車乗車間の異なる動作間の人物を認証する手法を検討した．動作が異なることより，動き情報を利用することは難しいと考え，1枚のシルエットから体型情報に着目して認証する手法を検討した．ビジョントランスフォーマーにより1枚のシルエットから特徴抽出を行い，抽出した特徴を用いて，識別を行った．自転車乗車人物シルエットから歩行者を見つける課題及び，歩行者シルエットから自転車乗車人物を見つける課題の二つの課題において評価を行った．どちらもチャレンジングな課題であり，改善の余地はまだあるものの，認証の可能性を確認することができた．
3. データセットの拡充：屋内データとして，複数台カメラから撮影された自転車乗車人物，歩行人物，走行人物のデータセットを構築した．これらのデータセットについては逐次公開予定であり，第一弾として50人の被験者データからなる自転車乗車人物データセットを公開する．公開にあたって，複数手法により精度評価を行い，それをベースラインとして同時に公開予定である．また屋外データとして，様々なカメラ設置状況における自転車乗車，歩行，走行データを収集した．屋外データでは，複数日にまたがりデータを収集しデータを構築した．
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