骨格情報と深層学習を用いた手術着着用状態における動画像中人物の識別

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-03-03
• タイトル: 骨格情報と深層学習を用いた手術着着用状態における動画像中人物の識別
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Identifying a Person Wearing a Surgical Gown from Video Images Using Skeletal Information and Deep Learning
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: セッション6-A
• 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: 早稲田大学創造理工学研究科
• 著者所属: 東京工業大学情報理工学院
• 著者所属: 東京女子医科大学先端生命医科学研究所
• 著者所属: 早稲田大学創造理工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Creative Science and Engineering, Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Computing Tokyo Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Advanced Biomedical Engineering and Science, Tokyo Women's Medical University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Creative Science and Engineering, Waseda University
• 著者名: 藤井, 柊平; 長橋, 宏; 正宗, 賢; 大谷, 淳
• 著者名(英): Shuhei, Fujii; Hiroshi, Nagahashi; Ken, Masamune; Jun, Ohya
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 動画像中に写る人物の識別は，セキュリティ対策や映像解析などで必要とされている．これは手術室内においても同様であり，本研究では対象が手術着を着用した場合において使用可能な人物識別手法を提案する．具体的な手法としては，動画像中の人物に対して深層学習による 2 次元姿勢推定および 3 次元姿勢推定を行い，推定された姿勢より骨格情報の抽出を行う．この骨格情報に線形判別分析を施すことで抽出された特徴を入力とし，着衣に依らない個人の識別を行う．本研究では 20 名の被験者に対して識別実験を行い，その結果より識別のための最適な多クラス分類手法が決定されるとともに，本提案手法において 85%を超える識別成功率が達成された．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The identification of a person in a video image is very important for video analysis and biometric authentication. In this study, we propose a method for identifying a person wearing surgical gown. In this study, we propose a method for identifying a person wearing surgical gowns. The method consists of two-dimensional and three-dimensional pose estimation using deep learning, and skeletal information is extracted from the estimated poses. The features extracted by applying linear discriminant analysis to this skeletal information are used as input to identify individuals without depending on their clothing. In this study, discrimination experiments were conducted on 20 subjects, and from the results, the best multi-class classification method for discrimination was determined, and the proposed method achieved a discrimination accuracy of over 85%.
• 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 2022-CVIM-229, 号 38, p. 1-6, 発行日 2022-03-03
• 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