複数の歩容特徴量のDTW距離に基づくロバストな個人識別手法の提案

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2019-09-15
• タイトル: 複数の歩容特徴量のDTW距離に基づくロバストな個人識別手法の提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Proposal on Robust Person Tracking Method Based on Multiple DTW Distances of Gait Features
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集：デジタルトランスフォーメーションを加速するコンピュータセキュリティ技術] DTW，歩容，人物識別，生体認証
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 明治大学大学院先端数理科学研究科
• 著者所属: 明治大学総合数理学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Advanced Mathematical Sciences, Meiji University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Interdisciplinary Mathematical Science, Meiji University
• 著者名: 森, 駿文; 菊池, 浩明
• 著者名(英): Takafumi, Mori; Hiroaki, Kikuchi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: カメラを用いて個人を識別・追跡し，防犯や商用に活用する動きが進んでいる．これまでに歩き方から特徴を抽出する種々な歩容識別手法が提案される中，我々は歩行者の関節の動きを深度センサにより観測し，得られた3次元時系列データのDynamic Time Warping（DTW）距離に基づいて個人を識別する手法を提案する．提案方式には，ウェアラブルセンサを用いたMuaazらの最先端の方式に対して次の長所がある．(1)識別されることの同意が不要，(2)複数の関節の動きを統合することによる精度向上，(3)箱を運んだり，歩きスマホにより意図的に加えられた追跡防止行為に対しての頑強性．提案方式は複数の関節のデータを使うために，いくつかの特徴量が欠損しても補償して，意図的な外乱に対しても精度を保つことができる．145名の被験者を用いた精度評価により，得られた複数の特徴量に対する，各特徴量の統計量や分布に基づいた統合手法，統合する特長数の最適値を明らかにする．提案方式の等誤り率Equal Error Rate（EER）は0.048である．また，箱を持つ，スマートフォンを操作するなど，いくつかの外乱を含んだ歩行に対して頑強な識別手法を提案し，関数を単体で用いたときと複数組み合わせた際の精度の変化を調査する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Human identification with camera has been widely used for many applications including a person tracking, a crime prevention, and marketing. In this work, we propose a new human identification method based on Dynamic Time Warping (DTW) distance of the time series of 3-dimensional coordinates of some joints in bodies observed from depth sensor. Our proposed method has some advantages against one of the state-of-art identification method with wearable sensors by Muaaz et al. in 2017, (1) identification without consent of person, (2) accuracy improvement from aggregation with multiple motions of joints, and (3) robust against intertionally added disruptions of tracking, e.g., carrying box, walking with smartphone. Since the proposed method uses multiple sensors of joints, we can conpensate some faulty features and preserve accuracy against intentional obstacles. Since our proposed method observes human motions from depth sensor, it allows tracking persons without consent of identification. Experiment with 145 subjects reveal the distribution of features, the accuracy of aggregated features and the optimal values of parameters in proposed method. The propose new methods is robust against walking including some obstacles such as having box or texting phoning and evaluate the accuracy for that.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 60, 号 9, p. 1538-1549, 発行日 2019-09-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764