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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-12-25 15:00 Human Gait Recognition Method for Long and Baggy Clothes Using Machine Learning ○Abrar Alharbi・Eiji Kamioka（SIT）  MoNA2018-50 |
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| 抄録 | （和） | Human gait is a significant biometric feature used for the identification of people by their style of walking. In comparison with other methods of biometric information, gait offers recognition from a distance at low resolution while requiring no user interaction, whereas other biometrics are likely to require a certain level of interaction. In This paper, a human gait recognition method is presented to identify people who are wearing long baggy clothes like Thoub and Abaya. Microsoft Kinect sensor is used as a tool to establish a skeleton based gait database. The skeleton joint positions are obtained and used as input parameters for classification. An evaluation experiment was carried out with 15 walking subjects, each having 30 walking sequences in total, achieving the recognition rate of 100% using Support Vector Machine classifier. |
| （英） | Human gait is a significant biometric feature used for the identification of people by their style of walking. In comparison with other methods of biometric information, gait offers recognition from a distance at low resolution while requiring no user interaction, whereas other biometrics are likely to require a certain level of interaction. In This paper, a human gait recognition method is presented to identify people who are wearing long baggy clothes like Thoub and Abaya. Microsoft Kinect sensor is used as a tool to establish a skeleton based gait database. The skeleton joint positions are obtained and used as input parameters for classification. An evaluation experiment was carried out with 15 walking subjects, each having 30 walking sequences in total, achieving the recognition rate of 100% using Support Vector Machine classifier. | |
| キーワード | （和） | Gait Recognition / Biometric Systems / Kinect Sensor / Model-based System / Machine Learning / / / |
| （英） | Gait Recognition / Biometric Systems / Kinect Sensor / Model-based System / Machine Learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 378, MoNA2018-50, pp. 67-72, 2018年12月. | |
| 資料番号 | MoNA2018-50 | |
| 発行日 | 2018-12-18 (MoNA) | |
| ISSN | 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 | MoNA2018-50 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MoNA |
| 開催期間 | 2018-12-25 - 2018-12-25 |
| 開催地（和） | 芝浦工大豊洲キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MoNA |
| 会議コード | 2018-12-MoNA |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Human Gait Recognition Method for Long and Baggy Clothes Using Machine Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Gait Recognition / Gait Recognition |
| キーワード(2)（和/英） | Biometric Systems / Biometric Systems |
| キーワード(3)（和/英） | Kinect Sensor / Kinect Sensor |
| キーワード(4)（和/英） | Model-based System / Model-based System |
| キーワード(5)（和/英） | Machine Learning / Machine Learning |
| 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） | Abrar Alharbi / Abrar Alharbi / |
| 第1著者 所属（和/英） | Shibaura Institute of Technology (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | Eiji Kamioka / Eiji Kamioka / |
| 第2著者 所属（和/英） | Shibaura Institute of Technology (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-12-25 15:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | MoNA |
| 資料番号 | MoNA2018-50 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.378 |
| ページ範囲 | pp.67-72 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-12-18 (MoNA) |
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