見え甲変化に頑強な歩容による個人識別

摘要

本論文では，着衣の変化や鞄などの持ち物により対象人物の見えが変化する場合でも，頑強な個人識別を実現する歩容による個人識別手法を提案する．一般に，歩行画像列を用いた個人識別手法では，認識対象の人物像にデータベース作成時と異なる着衣や持ち物が存在した場合，対象人物の見えが変化するために識別率が低下する．これに対し，予想される着衣等の変化を予めデータベース化する手法も考えられるが，全ての見えの変化を網羅するのは困難である．これに対し提案手法ではまず，歩行画像中の対象人物領域を複数領域に分割し，次に各領域において歩行特徴を計算する．これと標準的な歩行画像列から得られた全ての人物の歩行特徴データベースとを比較し，特徴量の距離に応じて各領域の識別性能を推定する．その後，推定された識別性能に応じて各領域の特徴量を組み合わせ，個人識別を行う．歩行画像データベースCASIA DB－B に対して提案手法を適用し，高い識別率で個人識別が可能であることを示す．%This paper presents a novel method for gait-based person identification robust to changes in appearance. Gait is sensitive to appearance changes, such as variations of clothes and carrying conditions, so the correct classification rate is reduced in case target's appearance condition is different from that in the database. To deal with this problem, a part-based gait identification method has been proposed. In this method the human body is divided into eight parts, and the discrimination capability of each part, which is trained with training datasets including various types of clothes, is controlled to correspond to different changes of clothes. However, the correct classification rate would be reduced in case target's clothes are not included in the training datasets. So we propose a new part-based person identification method, where the discrimination capability at each part is directly controlled based on gait features between gallery datasets and probe dataset. Experiments using a gait database CASIA show the effectiveness of the proposed method.