| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-11-14 10:55 Transformerベースのモデルを用いた俯瞰視点映像による歩容認証 ○河 竜星・梅澤 猛・大澤範高（千葉大）  ISEC2024-64 SITE2024-61 LOIS2024-28 |
|
| 抄録 | （和） | 俯瞰視点画像による個人識別において，従来手法には服装変化により識別困難になるという課題がある．本研究では，俯瞰視点歩容映像から頭頂座標を抽出し，頭頂付近をクロップした画像と頭頂座標変位の系列を用いた歩容認証モデルを構築した． 5人の被験者と20種類の服装を用いて撮影したデータセットを基に，識別モデルの学習および評価を行った．さらに，グレースケール変換によって服装の色情報を除去することで，識別精度が向上するかを検証した．学習データに含まれていない服装を用いたテストデータにおいてRGBでは正答率0.770，グレースケールでは正答率0.865となり，服装の変化による影響を抑えた識別が可能であることが示された． |
| （英） | In personal identification using overhead-view images, conventional methods face challenges in maintaining accuracy when clothing changes. This study proposes a gait recognition model that uses cropped images around the head-top area along with sequences of coordinate displacements. We trained and evaluated the model using a custom dataset of five subjects, each wearing 20 different outfits. Additionally, we investigated whether converting images to grayscale, thereby removing color information, could improve recognition accuracy. On test data with clothing not included in the training set, the model achieved an accuracy of 0.770 with RGB images and 0.865 with grayscale images, demonstrating that the method improved robustness against clothing changes. | |
| キーワード | （和） | 歩容認証 / 深層学習 / 画像認識 / 天井カメラ / 時系列データ / 動的特徴解析 / / |
| （英） | Gait Recognition / Deep Learning / Image Recognition / Ceiling Camera / Time-Series Data / Dynamic Feature Analysis / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 257, LOIS2024-28, pp. 11-16, 2024年11月. | |
| 資料番号 | LOIS2024-28 | |
| 発行日 | 2024-11-07 (ISEC, SITE, LOIS) | |
| 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 | ISEC2024-64 SITE2024-61 LOIS2024-28 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SITE LOIS ISEC |
| 開催期間 | 2024-11-14 - 2024-11-15 |
| 開催地（和） | 福岡県福岡市・南近代ビル会議室7F3号室 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 情報セキュリティ，ライフログ活用技術，ライフインテリジェンス，オフィス情報システム，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | LOIS |
| 会議コード | 2024-11-SITE-LOIS-ISEC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Transformerベースのモデルを用いた俯瞰視点映像による歩容認証 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Gait Recognition from Overhead View Using Transformer-Based Models |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 歩容認証 / Gait Recognition |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 画像認識 / Image Recognition |
| キーワード(4)（和/英） | 天井カメラ / Ceiling Camera |
| キーワード(5)（和/英） | 時系列データ / Time-Series Data |
| キーワード(6)（和/英） | 動的特徴解析 / Dynamic Feature Analysis |
| 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） | 河 竜星 / Ryusei Kawa / カワ リュウセイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 梅澤 猛 / Takeshi Umezawa / ウメザワ タケシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大澤 範高 / Noritaka Osawa / オオサワ ノリタカ |
| 第3著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-11-14 10:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | LOIS |
| 資料番号 | ISEC2024-64, SITE2024-61, LOIS2024-28 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.255(ISEC), no.256(SITE), no.257(LOIS) |
| ページ範囲 | pp.11-16 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-11-07 (ISEC, SITE, LOIS) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]