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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-05-17 09:00 身体形状の特徴に着目した3次元点群データによる人物再同定の基礎検討 ○乙戸慎太郎・森野博章（芝浦工大）  SeMI2024-5 |
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| 抄録 | （和） | 屋内で開催されるイベントなどにおいて，人物がどのような経路をたどって移動したのか分析することができれ ばそれぞれのブースの適切な配置設計に応用することができ，有効である.しかし，個々の人物の移動経路の分析は従来ではカ メラを用いたものが一般的であるが，プライバシー保護の観点から個人が特定されないようにするための処理を施す必要があ る.そのような問題を解決する技術として，LiDAR を用いた人物の移動経路の追跡に着目した.本研究では，軌跡が十分に得 られない状況下で人物が移動した経路を推定するために，点群データから同一人物を識別するための特徴量および分類判定手法 について基礎検討を行う.分類判定手法については，人物の点群データから抽出した身体の形状に関する特徴量を特徴量ベクト ルとし，その特徴量ベクトル間のマンハッタン距離を類似度として，同一人物の識別を行う教師なし学習を検討した.適合率が 0.56，再現率が 0.41 となった.抽出した人物の点群から，十分なノイズ除去を行うことが課題として挙げられた. |
| （英） | At indoor events, it is useful to be able to analyze the paths taken by people in order to design appropriate booth layouts. However, the analysis of the movement paths of individual persons has generally been performed using cameras, but from the standpoint of privacy protection, it is necessary to perform processing to prevent the identification of individuals. As a technology to solve such problems, we focused on the tracking of a person's movement path using LiDAR. In order to estimate the path taken by a person in a situation where the trajectory is not sufficiently available, this study presents a basic study of features and a classification decision method for identifying the same person from point cloud data. For the classification decision method, unsupervised learning was examined, in which features extracted from point cloud data of a person are used as feature vectors, and the Manhattan distance between the feature vectors is used as the similarity to identify the same person. The precision and recall rates were 0.56 and 0.41, respectively. The challenge is to achieve sufficient noise reduction from the extracted point cloud of persons. | |
| キーワード | （和） | 教師なし学習 / 人物再同定 / / / / / / |
| （英） | unsupervised learning / Re-Id / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 22, SeMI2024-5, pp. 20-24, 2024年5月. | |
| 資料番号 | SeMI2024-5 | |
| 発行日 | 2024-05-08 (SeMI) | |
| 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 | SeMI2024-5 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI IPSJ-ITS IPSJ-MBL IPSJ-DPS |
| 開催期間 | 2024-05-15 - 2024-05-17 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | センサネットワーク，モバイルインテリジェンス，分散コンピューティング，ITS，スマートコミュニティ，モバイルコンピューティング，パーベイシブシステム，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SeMI |
| 会議コード | 2024-05-SeMI-ITS-MBL-DPS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 身体形状の特徴に着目した3次元点群データによる人物再同定の基礎検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A basic study on human re-identification using 3D point cloud data focusing on body shape characteristics |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 教師なし学習 / unsupervised learning |
| キーワード(2)（和/英） | 人物再同定 / Re-Id |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 乙戸 慎太郎 / Shintaro Otsudo / オツド シンタロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森野 博章 / Hiroaki Morino / モリノ ヒロアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-05-17 09:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2024-5 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.22 |
| ページ範囲 | pp.20-24 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2024-05-08 (SeMI) |
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