| 研究概要 |
1.レンズレス全方位センサ
ランドセル等に装着可能な装着型防犯システムを試作検討した。具体的には、全方位センサについてはUSB接続の小型CMOSカメラと計算機、スマートフォンを用いたシステム,ステレオカメラ型の小型画像処理組み込みシステムを試作した。基本特性の評価を行い、スマートフォンによるシステムが実証実験に適していると判断した。
2.動的背景,動的カメラのもとでの人物領域セグメンテーション手法
部分的に欠けのある初期人物領域に対し、標準モデルとDTWを適用する手法、小領域のパッチに基づく手法、連続フレームにおける形状の連続性を利用した手法も開発した。
3.装着者自身の本人認証・行動予測による異常事態の発見
予め登録した本人の動き情報と実測された動き情報を照合するために、照合の曖昧性を低減できる位置合わせ手法を開発した。本人認証実験ではEER 6%を達成した。また、736名の被験者からなる世界最大の歩行運動データベースを構築した。さらに、歩行動作から平坦部の通常歩行、階段の上り下り、坂の上り下りの5パターンを認識する問題にも取り組み、97名の被験者実験では90%以上の認識率を達成した。
4.低フレームレート映像列からの歩容認証手法の実現
一周期分の歩容画像列をパラメトリック固有空間法による多様体で表現し、入力の各歩容画像に対する位相と一歩行周期の多様体をエネルギー最小化の枠組みで交互に推定することで、高フレームレートの一歩行周期分の歩容映像を復元する手法を開発した。更に、学習用被験者の通常フレームレートの歩容画像列を事前知識として導入することで、1fps同士の歩行映像の照合実験において、EERを従来手法の14%から3.5%に低減し、Rank-1認証率を従来手法の52%から87%に改善した。
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