多視点カメラで撮影された人物の歩行動作を3次元で解析し、個人識別に有効な特徴を見い出す．歩行動作からの個人識別を目的とした研究においては、定まったアングルから取得できる特徴量を用いるのが一般的である．しかし、実世界を撮影対象とした場合、常に-定のアングルから人物を撮影できるとは限らず、同じ特徴量を取得できるとは限らない．本研究では、人物の歩行動作を3次元モデルべースで解析することにより、異なるアングルに対応可能な特徴量を抽出し、個人識別を行うことを目的とする．多視点カメラを用いて歩行動作を撮影した映像に対し特徴量を見い出し、識別を行う実験により、提案手法の有効性を確認する．%We propose a feature extraction method, which aims to identify walking people using multiple surveillance cameras. In gait identification, images captured from a same view direction are generally demanded. However, a practical setup of surveillance cameras have multiple view directions, and same features are not exracted. In the proposed method, we analyze walking people using 3D skelton model and extract gait features for gait identification which is applicable to different view directions. The discernment capability for personal identification of the proposed method is shown by experimental results.
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