2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

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[3Xin4] ポスターセッション1

2023年6月8日(木) 13:30 〜 15:10 X会場 (展示ホールB)

[3Xin4-16] 防犯カメラを対象とした画像と時系列情報を用いたハイブリッド人物照合手法の検討

〇粟井 修司1、青木 俊彦1、石塚 昌平1、紺野 剛史1 (1.富士通株式会社)

キーワード:歩容照合、ReID、防犯カメラ

防犯カメラの普及に伴い,迷子の捜索や不審者の特定などの用途で活用が進められている.しかし,膨大な映像から目視で特定の人物の発見や追跡を行うには人手や手間がかかる問題がある.そのため,近年ではAIによる映像解析技術を用いて人物の発見や追跡を行う研究が行われている.従来手法として,人物画像を入力とし特徴量を抽出するPerson Re-identification(ReID)がある.しかし,防犯カメラのように,カメラの設置位置や照明条件による色味の違いなどの多様な条件の映像への対応が困難な問題がある.本研究では,姿勢推定情報の活用により照明条件による色味の違いなどの多様な映像条件へ対応できると考え,人物画像に加え時系列の姿勢推定情報を組み合わせたハイブリッドな人物照合手法を検討する.提案手法では,人物画像からReIDの特徴量を抽出し,時系列の姿勢推定情報から歩容の特徴量を抽出する.これらの特徴量から算出した各類似度に対し重みをつけて足し合わせた値から人物照合を行う.屋内の防犯カメラ4台の映像を用いて人物照合の評価を行った.その結果,提案手法はReIDと比較して人物照合の精度向上を確認した.

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