Gait Identification Using a View Transformation Model in the Frequency Domain

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  • 周波数領域における方向変換モデルを用いた歩容認証
  • シュウハスウ リョウイキ ニ オケル ホウコウ ヘンカン モデル オ モチイタ ホヨウ ニンショウ
  • 研究論文（推薦）

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近年，カメラから離れた場所での個人認証手法として，歩容認証が注目を集めている．歩容認証の問題点として，歩行方向やカメラの視線方向の変化にともなう見えの変化があげられる．本研究では，周波数領域特徴と方向変換モデルを用いた歩容認証手法を提案する．最初に時系列の歩容シルエットで構成される時空間ボリュームから，フーリエ解析によって周波数領域特徴を抽出する．次に，複数被験者の複数方向の特徴を用いて，方向変換モデルを学習する．認証時には，方向変換モデルによって，登録人物の特徴を入力特徴と同じ方向の特徴に変換して，照合を行う．最後に，15 度刻みの24方向の歩行に対する個人認証実験を行い，本手法の有効性を確認した．

Gait identification have recently gained attention as methods of individual identification at a distance from a camera. However, appearance changes due to view direction changes cause difficulties for gait identification. We propose a method of gait identification using frequencydomain features and a view transformation model. We first extract frequency-domain features from a spatio-temporal gait silhouette volume. Next, our view transformation model is obtained with a training set of multiple persons from multiple view directions. In an identification phase, the model transforms gallery features into the same view direction as that of a probe feature. Experiments involving gait identification from 24 view directions demonstrate the effectiveness of our method.

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