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アイテム
マーカーレスモーションキャプチャ装置を用いた歩容による個人識別法の検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/82956
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/829561b5a57ce-ac04-4d1e-a6fd-cf0578463500
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2012 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2012-07-07 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | マーカーレスモーションキャプチャ装置を用いた歩容による個人識別法の検討 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | A Consideration of an Individual Identification Method by Gait Using a Markerless Motion Capture Device | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
資源タイプ | technical report | |||||||
著者所属 | ||||||||
熊本大学大学院自然科学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
熊本大学大学院自然科学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
熊本大学大学院自然科学研究科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Science and Technology, Kumamoto University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Science and Technology, Kumamoto University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Science and Technology, Kumamoto University | ||||||||
著者名 |
高田, 憲一
北須賀, 輝明
有次, 正義
× 高田, 憲一 北須賀, 輝明 有次, 正義
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著者名(英) |
Kenichi, Takada
Teruaki, Kitasuka
Masayoshi, Aritsugi
× Kenichi, Takada Teruaki, Kitasuka Masayoshi, Aritsugi
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 本研究では,マーカーレスモーションキャプチャ装置として Kinect for Xbox360 を用いて,歩容によって家庭内で個人識別する方法を検討する.カメラに映る歩行の向きが変わると見え方が変わるが,モーションキャプチャ装置から 3 次元の骨格データが取得できるため,それを辞書データと同じ向きの歩容に変換することで,個人識別できると考え調査した.識別には機械学習 (サポートベクタマシン) を使用し,10 分割交差検定で評価する.ひとつの向きの歩容で識別したときには 10 人のデータで 82.4% の精度で識別できた.カメラの光軸に対して 45 度の歩容を 90 度の歩容に見えるように変換し識別したが,精度は低かった.そのため,様々な角度の組合せで同時に歩容を撮影したところ,90 度の歩容では骨格のずれが大きいことがわかった. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | In this work, we examine to recognize household members by gait using Kinect for Xbox360 as a markerless motion capture device. We thought and examined that could recognize members with gait of a various direction by converting to look like the gait of the same direction as the dictionary data, because we could acquire of skleton data as three dimensional data. We show 10 people identification accuracy of 82.4% with a support vector machine classifier in gaits of one direction. It was converted to look like the walking gait of 45 degrees to 90 degrees from the optical axis of camera, individual identification accuracy was low. Therefore, we compared the two gaits that were captured at the same time. And it was revealed that the gap of skeleton data was big by the gait of 90 degrees. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AA11838947 | |||||||
書誌情報 |
研究報告ユビキタスコンピューティングシステム(UBI) 巻 2012-UBI-35, 号 9, p. 1-7, 発行日 2012-07-07 |
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Notice | ||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |