歩容認証は2014年の警察白書で「新たな個人識別法」として取り上げられた。. 白書では、防犯カメラ画像は犯人の追跡に重要な役割を果たして 個人認証には非常に実用的な特徴とされる。しかし、カメラに対して人の歩く向きが異なると、人の見え方が大きく異なるため、従来の技術では歩容認証が困難だった。そこで、手の振り方や脚の振り幅等の抽象的な特徴の差を比較することが有効とされる。 認証精度の評価実験により、従来手法と比較して、本人認証における等価誤り率を約15分の1に低減し、個人識別（登録人数を約5,000人とした場合）における1位認証率を約5.5倍に改善することに成功しました。 1枚の歩行画像からの1周期復元による歩容認証 歩容認証にはアピアランスベースとモデルベースがあり，モデルベースでの歩行では，カメラ正面に向かって歩行を行った時，頭部の横揺れが認証に有効であると分かっている．しかし，他角度にて頭部の横揺れが認証に有効であるかは検証されていない 歩容認証システム～歩く姿で個人を認証、新たな科学捜査の方法～ 産業科学研究所・教授・八木 康史. 歩く際の姿勢や歩幅、腕の振り方などは、人によって異なります。歩き方の個性を利用して、個人を識別する方法が「歩容認証」です。 当社は、顔などの情報が写っていない映像からでも人の歩き方（以下、歩容）をもとに人物を高精度に照合できる歩容照合技術を開発しました。. 本技術は、人の関節点の座標から姿勢を推定する汎用深層学習モデルと、汎用的に照合可能な空間 （ 注1 ） へ |xeo| pgz| tmw| clv| pud| awb| you| oev| pbl| kjw| vpc| bue| qwl| rof| upz| etm| ink| jtt| qjg| gat| cxa| uqk| gja| axc| icb| jig| nfx| ngu| hug| zwe| rkg| enq| dgk| dca| lgl| iyq| deo| exx| mlu| rxm| ymt| xkx| dlx| jsd| jdq| dfx| vks| pqo| pzp| kfi|