WEKO3
アイテム
深度センサによる歩容特徴量を用いた個人識別・追跡方式の提案
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/187313
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/187313858b6f46-d304-49ab-ba6b-51b7b51e263c
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJCSS2017138.pdf (1.6 MB)
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Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2017-10-16 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 深度センサによる歩容特徴量を用いた個人識別・追跡方式の提案 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 歩容識別，Kinect，プライバシー | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 明治大学大学院先端数理科学研究科 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 明治大学大学院先端数理科学研究科 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Meiji University Graduate School of Advanced Mathematical Science | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Meiji University Graduate School of Advanced Mathematical Science | ||||||||||
| 著者名 |
森, 駿文
× 森, 駿文
× 菊池, 浩明
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| 著者名(英) |
Takafumi, Mori
× Takafumi, Mori
× Hiroaki, Kikuchi
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 現在，歩容識別の研究がいくつかなされているが，既存の研究では認証としての用途しか考えられておらず，識別精度を上げる方向でしか研究がなされてこなかった．しかし歩容情報は指紋などの多くの生体情報と異なり対象者が意識することなくデータが収集できるといった特徴がある．歩容情報は人の動線推定などに活用できると考えられるが，対象者の同意なくデータ収集を行うためにはプライバシーに関わる情報を極力排除することが望ましい．そこで，本研究ではMicrosoft社のKinectを用いて人物のスケルトンデータを取得し，使用するデータにより歩容識別の精度がどれほど変わるかを検証した． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 関連識別子 | ISSN 1882-0840 | |||||||||
| 書誌情報 |
コンピュータセキュリティシンポジウム2017論文集 巻 2017, 号 2, 発行日 2017-10-16 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
