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講演抄録/キーワード
講演名 2009-02-20 09:00
Gait Recognition Using CHLAC Features and Hidden Markov Models
Muhammad Rasyid AqmarKoichi ShinodaSadaoki FuruiTokyo Inst. of Tech.PRMU2008-224
抄録 (和) 歩行速度の違いが、Gait(歩容)認識の性能に与える影響は大きい。本稿では、歩行速度の違いに対し頑健なGait認識手法を提案する。提案手法は、フィッシャー判別分析(FDA)に基づく3次元の高階局所自己相関特徴量(CHLAC)と、隠れマルコフモデル(HMM)に基づく統計的枠組みを組み合わせて用いる。この手法により、歩行速度によらない時空間における歩行動作の特徴を、より頑健にモデル化できると期待する。評価実験では、提案手法を、主成分分析(PCA)による特徴量を用いた場合や、判別器として \textit{k}-近傍法を用いた場合と比較し、それらを上回る性能を得た。また、HMMの出力分布として、混合ガウス分布を用いることの効果も確認した。 
(英) Variations in speed have a strong impact on gait recognition performance. In this paper, we propose a gait recognition method that is robust against speed variation. Our method is based on combining Fisher Discriminant Analysis (FDA)-based Cubic Higher-order Local Auto-Correlation (CHLAC) and the statistical framework provided by hidden Markov models (HMMs). This combination is aimed at better retaining the spatio-temporal characteristics of gait sequences. We compared the performance of the system with a combination of Principal Component Analysis (PCA) features and HMMs, and also with a combination of CHLAC and \textit{k}-Nearest Neighbour (\textit{k}-NN). We found that CHLAC-FDA combined with HMMs gave better results. Applying a Gaussian mixture to the HMMs also provided improvement in the performance.
キーワード (和) CHLAC / FDA / Gaussian Mixture HMMs / / / / /  
(英) CHLAC / FDA / Gaussian Mixture HMMs / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 108, no. 432, PRMU2008-224, pp. 99-102, 2009年2月.
資料番号 PRMU2008-224 
発行日 2009-02-12 (PRMU) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード PRMU2008-224

研究会情報
研究会 PRMU  
開催期間 2009-02-19 - 2009-02-20 
開催地(和) 東大生研 
開催地(英) Univ. of Tokyo (IIS) 
テーマ(和) 文字・文書の認識・理解 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2009-02-PRMU 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Gait Recognition Using CHLAC Features and Hidden Markov Models 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) CHLAC / CHLAC  
キーワード(2)(和/英) FDA / FDA  
キーワード(3)(和/英) Gaussian Mixture HMMs / Gaussian Mixture HMMs  
キーワード(4)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) ムハマド ラシッド アクマル / Muhammad Rasyid Aqmar /
第1著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Inst. of Tech.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 篠田 浩一 / Koichi Shinoda / シノダ コウイチ
第2著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Inst. of Tech.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 古井 貞煕 / Sadaoki Furui / フルイ サダオキ
第3著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Inst. of Tech.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2009-02-20 09:00:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 PRMU2008-224 
巻番号(vol) vol.108 
号番号(no) no.432 
ページ範囲 pp.99-102 
ページ数
発行日 2009-02-12 (PRMU) 


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