頭上カメラで撮影した身体動揺の時系列映像を用いた性別認識

頭上から撮影した立位の人物について、上半身の局所的な動きを時系列信号として取り出します。身体動揺の時空間特徴を用い、歩行のような大きな動作がない場合の性別認識を検討します。

歩く動きから人物の性別を分類する研究がありますが、立ち止まっている人には同じ方法を使いにくくなります。そこで本研究では、立っているときにも自然に生じる小さな体の揺れ、「身体動揺」に注目しました。頭上から撮影した映像に、この分類の手掛かりが含まれるかを調べます。

上半身をいくつかの小さな領域に分け、それぞれが時間とともにどう動くかを取り出します。さらに、揺れの速さやその含まれ方を調べる「周波数解析」を行います。体のどこが、どのような速さで揺れるかを組み合わせることで、人物を分類するための情報を作ります。

女性30名と男性30名の映像を使った実験では、性別分類の正解率は90.3%でした。また、医学的なデータに基づく指標を使う方法と比べ、データのばらつきを考慮しても、提案した揺れの表し方による精度の向上が確認されました。これは、この実験で調べた参加者と条件における結果です。

• 神谷 卓也, 山口 優太, 中谷 真太朗, 西山 正志, 岩井 儀雄,
  頭上カメラから観測された身体動揺を用いた性別認識の精度評価,
  映像情報メディア学会誌, Vol. 75, No. 3, pp. 438 - 447, May 2021.
• Takuya Kamitani, Yuta Yamaguchi, Shintaro Nakatani, Masashi Nishiyama, Yoshio Iwai,
  Gender Classification Using Video Sequences of Body Sway Recorded by Overhead Camera,
  Proceedings of 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), pp. 9196 - 9202, January 2021.

• 身体動揺を用いた性別認識

• Masaya Kojima, Masashi Nishiyama, Yoshio Iwai,
  Effect of Calf Muscle Fatigue on Person Identification Using Video Sequences of Body Sway,
  Proceedings of 20th International Symposium on Communications and Information Technologies (ISCIT), pp. 74 - 78, October 2021. [Best Student Paper Award]