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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2016-03-25 10:15 畳み込みニューラルネットワークを用いた異なる視点間での歩容認証 ○白神康平・槇原 靖・村松大吾（阪大）・越後富夫（阪電通大）・八木康史（阪大）  BioX2015-57 PRMU2015-180 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた視点の異なる歩容間での認証手法を提案する．ネットワークの入力に歩容エネルギー画像（GEI）に注目し，GEIから視点不変かつ識別能力の高い特徴を抽出できるようなCNN，GEINetを設計した．設計したGEINetの有効性を確認するために，大規模歩容データベースのサブセットを用いて複数の設定における認証精度の評価を行った．その結果GEINetは高い認証精度を実現できることが確認された．特に一対一認証において従来手法を大幅に上回る精度を実現できた． |
| （英） | We propose a robust cross-view gait recognition method employing a convolutional neural network (CNN) in this paper. We focus on gait energy image (GEI) as an input to a CNN, and design a structure of CNN so that it can extract a view-invariant and discriminative feature from the input GEI; we call this network {it GEINet}. In order to demonstrate the effectiveness of GEINet for cross-view gait recognition, we evaluated recognition accuracy of GEINet on a subset of OU-ISIR large population dataset under multiple settings. The evaluation results show that the proposed GEINet outperforms the state-of-the-art approaches especially in verification scenarios. | |
| キーワード | （和） | 歩容 / 異なる視点 / 認証 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / / / |
| （英） | Gait / Cross-view / Recognition / Deep learning / CNN / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 516, BioX2015-57, pp. 87-92, 2016年3月. | |
| 資料番号 | BioX2015-57 | |
| 発行日 | 2016-03-17 (BioX, 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 | BioX2015-57 PRMU2015-180 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU BioX |
| 開催期間 | 2016-03-24 - 2016-03-25 |
| 開催地（和） | 産業技術総合研究所 臨海副都心センター 別館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | マルチモーダルな人物行動認識・認証・解析技術 及び 著作権・プライバシー保護 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | BioX |
| 会議コード | 2016-03-PRMU-BioX |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 畳み込みニューラルネットワークを用いた異なる視点間での歩容認証 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Cross-view Gait Recognition using Convolutional Neural Network |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 歩容 / Gait |
| キーワード(2)（和/英） | 異なる視点 / Cross-view |
| キーワード(3)（和/英） | 認証 / Recognition |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(5)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / CNN |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 白神 康平 / Kohei Shiraga / シラガ コウヘイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 槇原 靖 / Yasushi Makihara / マキハラ ヤスシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 村松 大吾 / Daigo Muramatsu / ムラマツ ダイゴ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 越後 富夫 / Tomio Echigo / エチゴ トミオ |
| 第4著者 所属（和/英） | 大阪電気通信大学 (略称： 阪電通大) Osaka Electro-Communication University (略称： Osaka Electro-Communication Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 八木 康史 / Yasushi Yagi / ヤギ ヤスシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2016-03-25 10:15:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | BioX |
| 資料番号 | BioX2015-57, PRMU2015-180 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.516(BioX), no.517(PRMU) |
| ページ範囲 | pp.87-92 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-03-17 (BioX, PRMU) |
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