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  1. 論文誌(トランザクション)
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. Vol.1
  4. No.2

全方位カメラを用いた複数方向の観測による歩容認証

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/17908
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/17908
172c3058-49b9-4191-bc58-c77a032af63e
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-TCVIM0102010.pdf IPSJ-TCVIM0102010.pdf (1.4 MB)
Copyright (c) 2008 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Trans(1)
公開日 2008-07-24
タイトル
タイトル 全方位カメラを用いた複数方向の観測による歩容認証
タイトル
言語 en
タイトル Gait Identification Based on Multi-view Observations Using Omnidirectional Camera
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人物行動学習
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
大阪大学産業科学研究所
著者所属
大阪大学産業科学研究所
著者所属
大阪大学産業科学研究所
著者所属(英)
en
The Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University
著者所属(英)
en
The Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University
著者所属(英)
en
The Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University
著者名 杉浦, 一成 槇原, 靖 八木, 康史

× 杉浦, 一成 槇原, 靖 八木, 康史

杉浦, 一成
槇原, 靖
八木, 康史

Search repository
著者名(英) Kazushige, Sugiura Yasushi, Makihara Yasushi, Yagi

× Kazushige, Sugiura Yasushi, Makihara Yasushi, Yagi

en Kazushige, Sugiura
Yasushi, Makihara
Yasushi, Yagi

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究では,全方位カメラから得られる複数方向の歩容画像を用いた個人認証手法を提案する.最初に背景差分により全方位画像列からシルエットを抽出する.それをパノラマ展開し,時空間の歩容シルエットボリューム(GSV)を得る.次にGSVから算出した歩行周期に基づいてフーリエ解析を行い,周波数領域特徴を抽出する.また,全方位カメラを用いることによる観測方向の変化を利用して,複数の基準方向を設定し,各基準方向と歩行周期をもとに複数方向の特徴を抽出する.認証時には,入力と辞書シーケンスに対する同一方向どうしの特徴間距離を算出し,それらを統合して照合を行う.最後に21人の被験者の5方向を含むシーケンスに対して個人認証実験を行い,本手法の有効性を確認した.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 We propose a method of gait identification based on multi-view gait images using an omnidirectional camera. We first transform omnidirectional silhouette images into panoramic ones and obtain a spatio-temporal gait silhouette volume (GSV). Next, we extract frequency-domain features by Fourier analysis based on gait periods estimated by autocorrelation of the GSVs. Because the omnidirectional camera provides a change of observation views, multi-view features can be extracted from parts of GSV corresponding to basis views. In an identification phase, distance between a probe and a gallery feature of the same view is calculated, and then those for all views are integrated for matching. Experiments of gait identification including 21 subjects from 5 views demonstrate the effectiveness of the proposed method.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11560603
書誌情報 情報処理学会論文誌コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)

巻 1, 号 2, p. 76-85, 発行日 2008-07-24
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1882-7810
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-22 23:04:32.720127
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