研究の概念
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。
概要
頭上カメラで撮影した身体動揺の時系列映像に基づいて、立っている人物の性別を認識できるかを調べます。歩行中の人物の動きから性別認識のための特徴を抽出する既存手法では、立っている人物のわずかな動きを検出できません。本研究では、立っている人物の身体動揺から特徴を抽出する手法を提案します。上半身の局所的な動きから得た時系列信号を周波数解析し、身体動揺を表現する時空間特徴を設計します。提案手法の精度を評価するために、女性30名と男性30名の身体動揺の時系列映像を頭上カメラで取得しました。提案手法による立位の人物の性別認識精度は90.3%でした。また、医学的データに基づくパラメータを用いた場合と認識精度を比較しました。その結果、身体動揺から抽出した提案する時空間特徴によって、性別認識精度が有意に向上することを確認しました。
発表文献
- 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.
紹介動画
関連文献
- 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]
