JP7316534B2 - 情報処理装置、個人識別装置、個人識別システム、情報処理方法及び記憶媒体 - Google Patents
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Description
本実施形態に係る個人識別システムについて説明する。本実施形態の個人識別システムは、ユーザの歩行パターンに含まれる特徴(歩容)を計測して解析することにより、個人識別を行うためのシステムである。
本実施例では、9人の被験者に対して歩行時の運動情報を計測し、歩行データを取得した。これらの歩行データから多数の特徴量ベクトルを抽出して学習用及び検証用のデータ群を作成した。本実施例では、このデータ群を用いて交差検証を行った。具体的には、データ群のうちのランダムに選択した15%を検証用データとし、残りの85%のデータを学習用データとした。すなわち、データ群の85%のデータを用いて学習済みモデルを生成し、残りの15%の検証用データを用いて学習済みモデルの認識率を検証した。
本実施例では、10人の被験者に対して歩行時の運動情報を計測し、歩行データを取得した。これらの歩行データから多数の特徴量ベクトルを抽出して学習済みモデルを生成した。そして、同じ被験者の別の日の歩行データに対して学習済みモデルの認識率を検証した。なお、認識率は、同一人物であるか否かを判別する閾値として設定される確信度の値によって変化するが、この検証においては確信度の値は0.9とした。また、本実施例において用いた機械学習のアルゴリズムはディープラーニングである。
本実施形態の個人識別システムは、時系列データを時間領域から周波数領域に変換する機能を備える点が第1実施形態と相違する。以下では主として第1実施形態との相違点について説明するものとし、共通部分については説明を省略又は簡略化する。
本実施例では、10人の被験者に対して歩行時の運動情報を計測し、歩行データを取得した。これらの歩行データから多数の特徴量ベクトルを抽出して学習用及び検証用のデータ群を作成した。本実施例では、このデータ群を用いて交差検証を行った。具体的には、データ群のうちのランダムに選択した15%を検証用データとし、残りの85%のデータを学習用データとした。すなわち、データ群の85%のデータを用いて学習済みモデルを生成し、残りの15%の検証用データを用いて学習済みモデルの認識率を検証した。
本実施例では、10人の被験者に対して歩行時の運動情報を計測し、歩行データを取得した。これらの歩行データから多数の特徴量ベクトルを抽出して学習済みモデルを生成した。そして、同じ被験者の別の日の歩行データに対して学習済みモデルの認識率を検証した。なお、認識率は、同一人物であるか否かを判別する閾値として設定される確信度の値によって変化するが、この検証においては確信度の値は0.6とした。また、本実施例において用いた機械学習のアルゴリズムはディープラーニングである。
図20は、第3実施形態に係る情報処理装置61の機能ブロック図である。情報処理装置61は、取得部611及び特徴量抽出部612を備える。取得部611は、ユーザの足に設けられた運動計測装置によって計測された足の運動情報を取得する。特徴量抽出部612は、運動情報に含まれる少なくとも1歩行周期の時系列データから、ユーザの識別に用いられる特徴量を抽出する。
本発明は、上述の実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において適宜変更可能である。例えば、いずれかの実施形態の一部の構成を他の実施形態に追加した例や、他の実施形態の一部の構成と置換した例も、本発明の実施形態である。
ユーザの足に設けられた運動計測装置によって計測された前記足の運動情報を取得する取得部と、
前記運動情報に含まれる少なくとも1歩行周期の時系列データから、前記ユーザの識別に用いられる特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
を備える情報処理装置。
前記運動情報は、加速度及び角速度の少なくとも1つを含む、
付記1に記載の情報処理装置。
前記特徴量抽出部は、前記加速度及び前記角速度の少なくとも1つの前記時系列データから、前記特徴量を抽出する、
付記2に記載の情報処理装置。
前記特徴量抽出部は、前記運動情報に含まれる前記加速度及び前記角速度の少なくとも1つの座標系を前記足を基準とする座標系に変換する座標系変換部を含む、
付記2又は3に記載の情報処理装置。
前記特徴量抽出部は、前記加速度及び前記角速度を用いて前記足の回転角度を算出する角度算出部を含む、
付記2乃至4のいずれか1項に記載の情報処理装置。
前記角度算出部は、Madgwickフィルタを用いて前記回転角度を算出する、
付記5に記載の情報処理装置。
前記特徴量抽出部は、前記回転角度の前記時系列データから、前記特徴量を抽出する、
付記5又は6に記載の情報処理装置。
前記運動計測装置は、前記足の土踏まずに対応する位置に設けられる、
付記1乃至7のいずれか1項に記載の情報処理装置。
特徴量抽出部は、前記時系列データを時間領域から周波数領域に変換してから前記特徴を抽出する、
付記1乃至8のいずれか1項に記載の情報処理装置。
前記特徴量抽出部は、前記時系列データのうちの遊脚期内の特徴から、前記ユーザの識別に用いられる特徴量を抽出する、
付記1乃至9のいずれか1項に記載の情報処理装置。
付記1乃至10のいずれか1項に記載の情報処理装置により抽出された特徴量に基づいて前記ユーザを識別する、
個人識別装置。
付記1乃至10のいずれか1項に記載の情報処理装置と、
前記特徴量に基づいて前記ユーザを識別する識別部と、
前記運動計測装置と、
を備える、個人識別システム。
ユーザの足に設けられた運動計測装置によって計測された前記足の運動情報を取得するステップと、
前記運動情報に含まれる少なくとも1歩行周期の時系列データから、前記ユーザの識別に用いられる特徴量を抽出するステップと、
を備える情報処理方法。
コンピュータに、
ユーザの足に設けられた運動計測装置によって計測された前記足の運動情報を取得するステップと、
前記運動情報に含まれる少なくとも1歩行周期の時系列データから、前記ユーザの識別に用いられる特徴量を抽出するステップと、
を備える情報処理方法を実行させるためのプログラムが記憶された記憶媒体。
2 情報通信端末
3 サーバ
4 ユーザ
5 靴
11、61 情報処理装置
12 IMU
13 バッテリ
111、201 CPU
112、202 RAM
113、203 ROM
114、204 フラッシュメモリ
115、205 通信I/F
116 IMU制御装置
120、611 取得部
130、612 特徴量抽出部
131 座標系変換部
132 角度算出部
133 歩行周期特定部
134 特徴量演算部
135 データ変換部
140 識別部
150 記憶部
160 通信部
206 入力装置
207 出力装置
Claims (11)
- ユーザの足の土踏まずに対応する位置に設けられる運動計測装置によって計測された前記足の運動情報を取得する取得部と、
前記運動情報に含まれる少なくとも1歩行周期の時系列データから、前記ユーザの識別に用いられる特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
を備え、
前記特徴量抽出部は、前記運動情報に含まれる加速度及び角速度を用いて前記足の回転角度を算出する角度算出部を含み、
前記特徴量抽出部は、前記回転角度の前記時系列データから、遊脚期内における幅方向加速度の最大値、遊脚期内における内転又は外転の角度の最小値、及び遊脚期内における垂直方向加速度のピーク値のうち少なくとも1つを含む特徴量を抽出する、
情報処理装置。 - 前記特徴量抽出部は、前記運動情報に含まれる前記加速度及び前記角速度の少なくとも1つの座標系を前記足を基準とする座標系に変換する座標系変換部を含む、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記角度算出部は、Madgwickフィルタを用いて前記回転角度を算出する、
請求項1又は2に記載の情報処理装置。 - 前記特徴量抽出部は、前記回転角度の前記時系列データから、遊脚初期内又は遊脚終期内における幅方向加速度の最大値、遊脚初期内又は遊脚終期内における内転又は外転の角度の最小値、及び遊脚初期内又は遊脚終期内における垂直方向加速度のピーク値のうち少なくとも1つを含む特徴量を抽出する、
請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記角度算出部により算出される前記回転角度は、前記足の内転又は外転の角度を含む、
請求項1乃至4のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 特徴量抽出部は、前記時系列データを時間領域から周波数領域に変換してから前記特徴量を抽出する、
請求項1乃至5のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記特徴量抽出部は、前記時系列データのうちの遊脚期内の特徴から、前記ユーザの識別に用いられる特徴量を抽出する、
請求項1乃至6のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 請求項1乃至7のいずれか1項に記載の情報処理装置により抽出された特徴量に基づいて前記ユーザを識別する、
個人識別装置。 - 請求項1乃至7のいずれか1項に記載の情報処理装置と、
前記特徴量に基づいて前記ユーザを識別する識別部と、
前記運動計測装置と、
を備える、個人識別システム。 - ユーザの足の土踏まずに対応する位置に設けられる運動計測装置によって計測された前記足の運動情報を取得するステップと、
前記運動情報に含まれる少なくとも1歩行周期の時系列データから、前記ユーザの識別に用いられる特徴量を抽出するステップと、
を備え、
前記特徴量を抽出するステップは、前記運動情報に含まれる加速度及び角速度を用いて前記足の回転角度を算出するステップを含み、
前記回転角度の前記時系列データから、遊脚期内における幅方向加速度の最大値、遊脚期内における内転又は外転の角度の最小値、及び遊脚期内における垂直方向加速度のピーク値のうち少なくとも1つを含む特徴量が抽出される、
情報処理方法。 - コンピュータに、
ユーザの足の土踏まずに対応する位置に設けられる運動計測装置によって計測された前記足の運動情報を取得するステップと、
前記運動情報に含まれる少なくとも1歩行周期の時系列データから、前記ユーザの識別に用いられる特徴量を抽出するステップと、
を備える情報処理方法を実行させるためのプログラムであって、
前記特徴量を抽出するステップは、前記運動情報に含まれる加速度及び角速度を用いて前記足の回転角度を算出するステップを含み、
前記回転角度の前記時系列データから、遊脚期内における幅方向加速度の最大値、遊脚期内における内転又は外転の角度の最小値、及び遊脚期内における垂直方向加速度のピーク値のうち少なくとも1つを含む特徴量が抽出される、
プログラム。
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