2023 Fiscal Year Final Research Report
Surveillance Camera Image Analysis for Person Understanding: Development of Recognition and Authentication Technology for Walking, Running, and Cycling Individuals
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20H04188
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60070:Information security-related
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| Research Institution | Seikei University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | バイオメトリクス / 人物映像解析 |
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| Outline of Final Research Achievements |
We focus on the task of person recognition from images of individuals walking, running, and cycling. The main contributions of this research are threefold: 1) Construction of a multi-modal person recognition dataset that includes images of individuals walking, running, and cycling; 2) Development of an algorithm for recognizing cycling individuals; and 3) Development of a factor suppression learning framework.
For the dataset construction (1), we collected data of 50 subjects walking, running, and riding bicycles, along with labels for ID, age, gender, and personality information in an indoor environment. Outdoor data were also collected. For the algorithm development (2), a silhouette-based method was implemented. For the framework development (3), the efficiency of the developed framework was confirmed using a gait-based age estimation task.
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| Free Research Field |
バイオメトリクス
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
従来の防犯カメラ映像に対する人物認証は歩いている人物のみ、あるいは一部の走っている人物のみを対象とする研究であった。実際の防犯カメラ映像では、自転車で移動する人物なども多く映っており、犯罪捜査においても自転車で移動する人物が対象となりうる。しかし、これまで自転車で移動している人物同士の認証手法は研究がなされておらず、またそれを実施するためのデータセットも構築されていない。
本研究課題は、自転車に乗車する人物を認証する初めての試みであり，また研究に必要でデータベースの構築も行った。構築データベースは、自転車乗車、歩き、走行のデータも同時に取得しており、異なる移動行動間での認証研究にも利用できる。
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