アフィンモーメント不変量を用いた歩行者の個人識別

摘要

指紋や掌の静脈などセンサを近接しなければ得られない生体情報に対し，歩容は遠方から非接触で取得できる有用な生体情報の一つである.歩容による個人識別では，カメラにより得られる歩行画像列から，歩行中の関節角度変化や見えの変化などの歩行特徴を抽出し，個人識別を行う.従来手法の一つであるフーリエ変換を用いた手法では，高い識別率で個人識別が可能であるが，特徴量の次元数が画像解像度に比例して増加するという問題があった.そこで本研究では，歩行特徴としてアフィンモーメント不変量を用いることで，特徴量の次元数が画像解像度に依存せず，かつ比較的低次元で高い識別性能を実現する歩容による個人識別手法を提案する.歩行画像データベースSOTONに対して提案手法を適用し，従来手法と比較して提案手法は20分の1の特徴量の次元数で，ほぼ同程度の98%の識別率で個人識別が可能であることを示す.%Gait is one of biometrics which offer the possibility to identify people at a distance, without any interaction or co-operation from the subject, compared with other kind of biometrics, such as fingerprints and iris. To identify people by gait, gait features based on a model of the human body or one's appearance are extracted from captured image sequences of walking people. Various methods have been proposed so far, and a Fourier transform-based method enabled to identify people with high correct classification rate. However, the dimension number of features rises in parallel with the increasing of the image resolution. In this paper, we introduce a resolution independent method using affine moment invariants, which enables to identify people with high correct classification using small dimension number of features. We applied the proposed method to a gait database SOTON, and used the leave-one-out cross validation technique to estimate the correct classification rate of 98 % with twentieth part of dimension number of features of the conventional method.