講演抄録/キーワード |
講演名 |
2016-03-25 10:15
畳み込みニューラルネットワークを用いた異なる視点間での歩容認証 ○白神康平・槇原 靖・村松大吾(阪大)・越後富夫(阪電通大)・八木康史(阪大) BioX2015-57 PRMU2015-180 |
抄録 |
(和) |
本稿では畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた視点の異なる歩容間での認証手法を提案する.ネットワークの入力に歩容エネルギー画像(GEI)に注目し,GEIから視点不変かつ識別能力の高い特徴を抽出できるようなCNN,GEINetを設計した.設計したGEINetの有効性を確認するために,大規模歩容データベースのサブセットを用いて複数の設定における認証精度の評価を行った.その結果GEINetは高い認証精度を実現できることが確認された.特に一対一認証において従来手法を大幅に上回る精度を実現できた. |
(英) |
We propose a robust cross-view gait recognition method employing a convolutional neural network (CNN) in this paper. We focus on gait energy image (GEI) as an input to a CNN, and design a structure of CNN so that it can extract a view-invariant and discriminative feature from the input GEI; we call this network {it GEINet}. In order to demonstrate the effectiveness of GEINet for cross-view gait recognition, we evaluated recognition accuracy of GEINet on a subset of OU-ISIR large population dataset under multiple settings. The evaluation results show that the proposed GEINet outperforms the state-of-the-art approaches especially in verification scenarios. |
キーワード |
(和) |
歩容 / 異なる視点 / 認証 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / / / |
(英) |
Gait / Cross-view / Recognition / Deep learning / CNN / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 115, no. 516, BioX2015-57, pp. 87-92, 2016年3月. |
資料番号 |
BioX2015-57 |
発行日 |
2016-03-17 (BioX, PRMU) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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BioX2015-57 PRMU2015-180 |