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【24h】

アフィンモーメント不変量を用いた歩行者の個人識別

机译:使用仿射力矩不变的行人个人识别

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摘要

指紋や掌の静脈などセンサを近接しなければ得られない生体情報に対し,歩容は遠方から非接触で取得できる有用な生体情報の一つである.歩容による個人識別では,カメラにより得られる歩行画像列から,歩行中の関節角度変化や見えの変化などの歩行特徴を抽出し,個人識別を行う.従来手法の一つであるフーリエ変換を用いた手法では,高い識別率で個人識別が可能であるが,特徴量の次元数が画像解像度に比例して増加するという問題があった.そこで本研究では,歩行特徴としてアフィンモーメント不変量を用いることで,特徴量の次元数が画像解像度に依存せず,かつ比較的低次元で高い識別性能を実現する歩容による個人識別手法を提案する.歩行画像データベースSOTONに対して提案手法を適用し,従来手法と比較して提案手法は20分の1の特徴量の次元数で,ほぼ同程度の98%の識別率で個人識別が可能であることを示す.
机译:步态是可以从远处从一定距离接触地获得的有用生物信息之一,如果传感器如指纹和棕榈静脉不关闭,则不能获得的生物学信息。在步态的个人识别中,提取诸如关节镜检查的步行特征以及从相机的关节镜检查和外观等视觉变化,并且执行个人识别。在使用傅里叶变换的方法中,这是传统方法之一,具有高识别的个人识别,但是存在与图像分辨率成比例的特征量的数量增加的问题。因此,在本研究中,通过使用仿射力矩不变作为行走特征,提出了根据不依赖于图像分辨率和相对低维度的高度识别性能的步态的个人识别方法。该提出的方法应用于步行图像数据库Soton,并与传统方法进行比较,所提出的方法是1/20特性的尺寸数,并且可以使用大约98%的98%标识表示单独的识别。

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