著者

井元 大輔 黒沢 健至 土屋 兼一 黒木 健郎 平林 学人 秋葉 教充 角田 英俊

出版者

日本法科学技術学会

雑誌

日本法科学技術学会誌 (ISSN:18801323)

巻号頁・発行日

vol.24, no.1, pp.23-41, 2019 (Released:2019-01-31)

参考文献数

17

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Gait recognition is one of recently evolving techniques by which we can recognize individuals by one's gait. There are two major approaches; silhouette-based and model-based. In Japan, a method based on GEI (Gait Energy Image), which is one of the silhouette-based approaches, is used for forensic purposes. Sometimes, it is a problem of silhouettes' variabilities in one person due to different clothing that lessen recognition reliability under the GEI method. Here, we analyzed and evaluated the average error rates under clothing variation conditions using the method called Dynamic-features method, which we previously proposed. The Dynamic-features method was built inspired by previous studies of model-based gait recognition, which uses time-series of feature points and local shape features around the points automatically extracted from silhouette sequences. Before analysis, we roughly categorize whole data in the OU-ISIR gait database -treadmill dataset B-, which contains side-view data, into five clothing categories in order to deal with realistic off-line forensic situation, where we cannot strictly control the clothing conditions. As a result, the average increases of average error rate of GEI-based methods due to different clothing were ranged from approximately 8 to 11%, whereas that of the Dynamic-features method was approximately 3%. It was found that two representative dynamics of a feature point of one same person, where the point is influenced by different clothing conditions, showed different mean values but showed similar trends. Based on this fact, it is suggested that robustness of performances in Dynamic-features method under clothing variation conditions is obtained by effective utilization of dynamic properties of human's gait.

著者

神田 皆人 向 篤志 島添 健次 田村 雄介 禹 ハンウル 上ノ町 水紀 石田 文彦 河原林 順 土屋 兼一 富田 英生

雑誌

2023年秋の大会

巻号頁・発行日

2023-07-19

著者

木村 祥紀 土屋 兼一

出版者

Japan Radioisotope Association

雑誌

RADIOISOTOPES (ISSN:00338303)

巻号頁・発行日

vol.72, no.2, pp.121-139, 2023-07-15 (Released:2023-05-09)

参考文献数

33

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核検知や核セキュリティ事案の現場において,迅速かつ正確な放射性物質の判定は,検知警報や事案への迅速な対応を行うための重要な技術的課題の一つである。本稿では,携帯型ガンマ線検出器に適用可能な深層ニューラルネットワークモデルを用いた放射性核種の判定アルゴリズムを提案する。本アルゴリズムでは,シミュレーションで作成した模擬ガンマ線スペクトルで学習した深層ニューラルネットワークモデルにより,各放射性核種に起因する計数寄与率(CCR)を推定し,放射性核種を自動で判定する。この自動核種判定アルゴリズムにより,放射線測定の経験や知識が十分でない核検知や核セキュリティ事象の初動対応者を支援することが可能となる。2種類の異なる深層ニューラルネットワークモデルを用いたアルゴリズムを高エネルギー分解能及び低エネルギー分解能の携帯型ガンマ線検出器に適用し,提案アルゴリズムの性能を評価した。提案したアルゴリズムは,実際の測定ガンマ線スペクトルにおける人工放射性核種の判定で高い性能を示した。また,深層ニューラルネットワークモデルによるCCR推定値を解析することで,235Uの検知やウランの自動分類にも適用できることを確認した。さらに筆者らは,提案したアルゴリズムの性能を従来の核種判定手法と比較し,深層ニューラルネットワークモデルベースの核種判定アルゴリズムの性能を向上させる具体的な方策についても議論した。

著者

黒沢健至 黒木健郎 土屋兼一

雑誌

研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)

巻号頁・発行日

vol.2013, no.25, pp.1-1, 2013-03-07

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街頭防犯カメラや携帯カメラ等の増加に伴い,犯罪捜査などの警察活動における画像(映像)分析の重要性が増している.近年では,画像分析は基本的な捜査手法の一つと位置付けられているが,現場捜査員からの期待も大きく,新しい解析技術の開発も求められ業務が拡大している分野である.本報では,科学警察研究所の物理研究室でこれまでに扱った各種画像解析について,実例を交えながら概説する.特に,撮像素子の固定パターン雑音(FPN)の固有性を利用した撮影カメラの個体識別法について,その識別原理や効果的事例,さらに画像改ざんの検出へ応用できることを示す.また,マルチフレーム超解像などの画質改善処理や,幾何解析等についても我々の取り組みを紹介する.最後に,画像分析に関する警察活動の現場での問題点や,CVIM研究会等の画像工学研究者への期待を述べる.