[3N5-GS-7] 画像音声メディア処理：

[3N5-GS-7-02] 骨格情報を用いた人物同定のための学習データの選別手法

〇金井 美岬¹、山﨑 賢人¹、福地 賢¹、李 庭育¹、岡原 浩平¹ (1. 三菱電機株式会社)

キーワード：人物同定、データ選別

人物同定は，複数のカメラ間で人物を検索する技術である．人物同定モデルの教師あり学習では，カメラ映像から人物領域を切り出した画像に対して人物IDを付与したデータが必要である．人物ID付与の労力削減を目的として教師なし学習手法が提案されている．また，カメラ映像から人物領域を自動で取得するために人物検出器を用いることがあるが，人手で付与した人物領域を学習に用いるときと比較して同定精度が低下すると報告されている．そこで本研究では，カメラ映像のみから学習データを自動で構築するにあたり，人物同定に適した画像を選別する手法を提案する．人物検出器により検出された人物領域には、人物の一部が欠損した領域や人物でない領域のような人物同定の学習に適していない領域が含まれる．そのため，提案手法では人物の骨格情報を用いて，人物同定の学習に適していない領域を学習データから除外することで，人物同定の精度向上を実現する．SAIVT-SoftBioデータセットを用いた実験により，人物検出器により検出された領域を切り出した画像を全て用いる場合と比較して，提案手法により選別した画像を用いることで同定精度が向上することを示す．