歩容認証のための性能モデルによるカメラ最適配置

摘要

近年，歩き方の個性に基づく個人認証手法が数多く捷案されているが，実用化に当たっては認証性 能を最大化するようなカメラの最適配置が必要となる．そこで本論文では，様々な観測条件を包括的に考慮した認証性能モデルを構築することで，最適なカメラ配置を解析する．まず，認証性能に影響を与える観測条件として，歩行者の解像度・観測方向・局所的及び大域的な観測角変化に着目する．次に，いくつかのカメラ配置に対して歩容認証実験を行い，観測条件と認証性能からなる学習セットを生成する．そして，学習セットに対してガウス過程回帰を適用することで，観測条件を入力として認証性能を出力とする認証性能モデルを構築する．最後に，認証性能モデルを用いて，カメラ配置から認証性能を推定することで，最適なカメラ配置を求める．実験では，屋内及び屋外のシーンにおいてそれぞれ17人と13人の被験者の直線歩行シーケンスからなる学習セットを用いて認証性能モデルを構築し，カメラの最適配置を求めることで提案手法の有効性を確認した．