CNNを用いた視点変化に頑健な歩容認証における入出力構造の一検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2017-11-01
• タイトル: CNNを用いた視点変化に頑健な歩容認証における入出力構造の一検討
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: テーマセッション1
• 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: 大阪大学データビリティフロンティア機構
• 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: 大阪電気通信大学大学院工学研究科
• 著者所属: 大阪大学産業科学研究所
• 著者名: 武村, 紀子; 槇原, 靖; 村松, 大吾; 越後, 富夫; 八木, 康史
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では，畳み込みニューラルネットワークの入出力構造を状況に応じて適切に設計することで，観測方向の違いに頑健な歩容認証を実現する．本人認証および個人識別といった歩容認証タスクの違い，および人物の違いによる見えの違いと観測方向が異なることによる同一人物内の見えの違いとの間のトレードオフの 2 つの観点から本問題を考える．具体的には，本人認証には Contrastive loss を損失関数に持つ 2 入力の Siamese network を，個人識別には Triplet ranking loss を損失関数に持つ 3 入力の Triplet network を用いる．さらに，観測方向の差が小さく，同一人物内の見えの違いよりも他人間の見えの違いの方が大きい場合は，感度良く見えの違いを比較するために，下位層で入力画像の比較を行う．逆に，観測方向の差が大きく，他人間の見えの違いよりも同一人物内の見えの違いの方が大きい場合は，見えの違いの影響を抑制するために，ネットワークの上位層で入力画像特徴の比較を行う．評価実験により，歩容認証タスクや観測方向の差の大きさによりネットワーク構造を使い分ける本提案手法の有用性を確かめた．
• 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: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2017-CVIM-209, 号 9, p. 1-8, 発行日 2017-11-01
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• 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