Frontal View Person Verification by Soft Biometric Features of Gait, Face and Body

Abstract

バイオメトリクス認証技術の中でも行動的特徴を用いた手法の開発は，様々な分野での応用が期待される重要な研究課題である．行動的特徴を用いる方法の中で最も代表的なものは歩行・歩容（gait）認証であるが，近年では，歩行動作を正面から観測して個人を特定することが可能となってきている．正面観測による歩行認証は，人間が個人を特定する方法との親和性や歩行対象者を観測する機器の設置条件などの点で応用上優れた利点を備えているとされており，このような利点を生かした技術の開発は，ロボットへの自然な個人認証機能の実装や実世界の状況や文脈に応じて妥当な処理結果を出力するような個人適応型のコンピュータシステムの開発にとっても重要な意義があると考えられる．そこで本論文では，正面方向から観測が可能な特徴量である歩行時の頭部動揺時系列に加え，顔画像および身体骨格から計量される寸法を用いた個人認証手法を提案する．頭部動揺時系列，顔面寸法，身体寸法のそれぞれの類似性を DP マッチングおよびユークリッド距離により独立に評価し，評価結果をAND/OR演算またはファジィ推論により融合することで個人認証精度の向上を実現する．利用するこれらの特徴量は，一定の個人性を含んではいるものの，それ単体では必ずしも個人を特定することができないと考えられる特徴であり，ソフトバイオメトリクスと呼ばれるものの一種と考えることができる．７人の被験者に対する個人認証実験の結果，提案する融合方法によって，本人棄却率０％の下で平均他人受理率０％を達成した．単一の特徴量のみを用いた個人認証の場合と比べ，利便性を維持したまま照合精度を改善できることを示す．