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大阪大学:「歩き方」で個人認証、誤り率4%のAI技術を開発

2017年11月13日
大阪大学産業科学研究所の八木康史教授らの研究グループでは、AI(人工知能)技術の中でも特に注目を集めている深層学習※1を用いた高精度歩容認証※2技術を開発しました。

 人の歩き方(歩容特徴)は、服装や髪型の差異では変化せず、防犯カメラ等で遠方から撮影した低解像度の映像からでも抽出可能であることから、個人認証を行う上で非常に実用的な特徴として期待されています。

 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でした。

 大阪大学産業科学研究所の八木教授らの研究グループでは、独自の深層学習モデル(図1)の適用により、歩く向きが異なる映像でも高精度の歩容認証性能を実現しました。


深層学習(ディープラーニング)を利用した研究もここまで来たかという印象ですね。

2020年に開催される東京オリンピックに向けて、テロや犯罪などに対する安全対策の近代化が喫緊の課題となっていますが、
この技術を用いることで防犯カメラを用いた不審者や容疑者の特定や追跡を迅速に行うことが期待できそうですね。

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