複数の赤外線ライトによる影を用いた歩容による個人識別

摘要

This paper introduces a novel system for person identification from shadow images of walking person projected by invisible lights, and a shadow database of walking people. In general the correct classification rate of person identification is better when multiple cameras from different viewpoints are used, but most of conventional methods have used one camera, because of (i) easy installation in real environments, since there is no need to synchronize cameras, (ii) reduction of calculation costs. In the proposed system, we obtain the advantages of multiple viewpoints but with a single camera. More specific, we install multiple infrared lights to project shadows of a subject on the ground and a camera with an infrared transmitting filter to the ceiling inside of a building. Shadow areas, which are projections of one's body on the ground by multiple lights, can be considered as body areas captured from different viewpoints, so the proposed system enables to capture multiple body areas from only one camera. We collect a shadow database consisting of 28 people with this system, and we extract features from shadow areas by spherical harmonics, followed by identification of the subject. Experiments using the gait database show the effectiveness of the proposed method.%本論文では，赤外線ライトにより地面に投影された歩行者の影を用いた，歩容による個人識別システムと，影画像データベースを提案する．歩容による個人識別手法では，一般に複数視点からの歩行画像を用いた場合，単一視点からの歩行画像を用いた場合と比較して，より高い識別率で個人識別が可能である．しかし複数台のカメラを用いた場合，カメラ設置の手間や計算コストが高くなるため，多くの従来手法では単一カメラが用いられてきた．これに対して提案手法では，複数台の赤外線ライトと単一カメラを天井に配置し，赤外線ライトにより複数方向へ投影された歩行者の影を単一カメラで撮影する．ここで，地面に投影された歩行者の影は，光源を視点とした仮想カメラから撮影された画像と見なせるため，単一カメラを用いた場合でも高い識別率での個人識別が可能となる．提案手法では，まず背景差分法により対象人物の複数の影領域を抽出する．次に一歩行周期分の影領域の長さを球面調和関数により解析し，歩行特徴を抽出する．識別時には，nearest neighbor 法を用いて個人識別を行う．提案システムを用いて28名からなる影画像データベースを構築し，影画像データベースに対して提案手法を適用した結果，高い識別率で個人識別が可能であることが確認された．