電子情報通信学会論文誌 2001/7 Vol. J84–D–II No. 7

研究速報

表 1 歩行者の年齢構成
Table 1 Ages of walkers.

人数
 構成
年齢層 
 （人）歩行動作特性からの年齢層の推定
深山篤†（正員）

澤木美奈子†（正員）

村瀬洋†（正員）

萩田紀博†（正員）

Age Estimation from Dynamic Features of Gait
Atsushi FUKAYAMA† , Minako SAWAKI† ,Hiroshi MURASE† , and Norihiro HAGITA† , Regular Members† NTT コミュニケーション科学基礎研究所，厚木市

子供（6〜12 歳）
大人（13〜64 歳）
高齢者（65〜80 歳）

男性
女性
男性
女性
男性
女性

121212121212

年齢分布（歳）
平均
標準偏差
9.33
2.02
8.67
2.27
36.58
15.49
33.75
13.75
70.50
4.7470.67
4.68

NTT Communication Science Laboratories, 3–1 Morinosato
Wakamiya, Atsugi-shi, 243–0198 Japan

それぞれの年齢層の年齢分布は表 1 のとおりである．
あらまし 歩行者のシルエット動画像の外接方形か

このように年齢層を分割するにあたっては，以下に示ら，歩幅，歩速，歩調などの歩行動作特性を抽出し，す医学・人間工学の分野で行われている歩行動作解析

子供・大人・高齢者の 3 種類の年齢層を推定する手法をの研究を参考にした．

提案した．実験の結果，60〜70％の認識率が得られた．

65 歳以上を高齢者，それ以下を大人と分割した理由

キーワード 歩行動作特性，画像処理，年齢推定

は，若年群（20〜39 歳），中年群（40〜64 歳），高齢

1. ま え が き群（65〜90 歳）の歩幅，歩隔，歩調，歩速，などの歩

人間は人物の顔や服装など静的な情報が得られない行動作特性を比較した研究 [6] によっている．ここで状況でも，MLD（Moving Light Displays：身体の複は，若・中年群の間には差が見られなかったが，これ数の部位に取り付けた光点の移動）などを用いて動き

ら 2 群と高齢群の間には有意な差が見られたと報告さのみを観察することで，性別などの属性や個人の識別れている．

がある程度可能であることが知られている [1], [2]．こ性情報が含まれている．従来，このような動作の動的12 歳以下を「子供」の年齢層と決定する際には，文献 [7] を参考とした．その中で，1 歳から 7 歳までの幼児 420 人の歩幅，歩速，歩調などの歩行動作特性を大特徴を用いて，画像処理により個人を識別する研究が人（30〜35 歳）と比較した結果，脚長と上記の歩行動行われている [3], [4]．

作特性の間には強い相関があると指摘されている．これからわかるように，人間の動作の動的特徴には個人一方，画像処理を用いて年齢を推定することができのことから，脚長が大人と明確に区別できる年齢以下れば，通行人の年齢分布の自動調査などへの応用が期に，大人と子供の境界を設定することが妥当であると待できる．しかしながら，従来，画像認識により年齢いえる．また，応用を考えると小学生とそれ以上を区を推定する研究はあまり行われていない．例えば，静別することが最も意味があると考えられるため，子供

止顔画像から人間の年齢を推定する少数の研究 [5] はを 12 歳以下とした．

あるものの，顔の輪郭や皺などの特徴を用いたもので

2. 2 撮 影 条 件あり，これらの特徴の抽出には高解像度の画像と複雑背景色を白に統一したスタジオ内に設けた 3 m の歩行ライン上を，表 1 の 72 人の歩行者が各々1 往復ずな処理が必要である．
本論文では，人間の動作の動的特徴に着目し，歩行つ歩いた．その様子を，1 台の固定カメラで側面からシルエット動画像を入力として，年齢層を子供・大人・撮影し，各歩行者の右側面及び左側面の映像を得た．

高齢者の 3 クラスに推定する手法を提案する．ちなみ

年齢以外の条件をできるだけ一定にするため，歩行者に歩行シルエット動画像は比較的遠方から撮影した低には以下の指示を与えた．

解像度の動画像からでも安定して抽出することができ• ハイヒール，サンダル，ブーツなどは避け，底る．特徴量としては，歩速，歩幅，歩調，歩速の標準の薄い靴を履いてくるように事前に指示した偏差，歩行加速度，高さの標準偏差を用いた．

2. 歩行動画像の作成
2. 1 歩行者の年齢構成• 撮影直前の運動量の影響を除くため，撮影前約10 分間，歩行者は着席して安静な状態に保たれた• 急いだりせずに「普通に」歩くように歩行者に

本論文の年齢層推定実験では，子供の年齢層を 6〜指示した（注 1）

12 歳，大人を 13〜64 歳，高齢者を 65〜80 歳とした．
1522

電子情報通信学会論文誌 D–II

このようにして撮影した 72 人分，合計 144 本の歩Vol. J84–D–II No. 7 pp. 1522–1526 2001 年 7 月レター
表 2 被験者による年齢層推定実験の認識率（％）
Table 2 Results of age estimations by the subjects (%).

❍❍❍❍ 性別未知
子供大人
高齢者

図 1 シルエット動画像（男性，大人，左側面）
Fig. 1 Silhouette movie. (male, adult, left profile)

平均

80.8
94.7
36.1

70.5

性別既知
男性
女性
91.7
73.6
93.1
94.9
36.1
56.5
73.6
75.0
74.3

行動画像を，256 階調の濃淡映像に変換した後，各フレームにしきい値 200 以上の領域を背景として除去するしきい値処理を行い，図 1 のような 640 × 480 ピ
クセル，30 フレーム/秒のシルエット動画像を作成した．これ以降で述べる主観評価及び画像処理による年齢推定実験にはこのシルエット動画像を用いた．

3. 主観評価による年齢層推定実験
3. 1 実 験 条 件人間がシルエット動画像中のどの特徴に注目して年Fig. 2

図 2 外接方形パラメータ
Parameters of the circumrectangle.

齢を推定するのかについて調査することを目的として，被験者に歩行動作のシルエット動画像を提示し，年齢（ C ） 子供は跳ねるように歩いているを推定させる主観評価実験を行った．

歩行動作特性として動画像から抽出できるよう，これ被験者は表 1 の 72 人の歩行者とは異なる大学生 18らを定量的な表現に改めると，（A）は「歩速の標準偏人（男性 8 人，女性 10 人）である．被験者は，シル差が大きい」，（B）は摺足歩行では踏出し力が弱くなる

エット動画像を観察しその人物の年齢層を推定するとため「歩行加速度が小さい」，（C）は「シルエットの高いう作業を，歩行者 72 人すべてについて行った．歩行さの標準偏差が大きい」，と表すことができる．

者の性別によって，被験者が注目する特徴が異なるか

4. 歩行動作特性の抽出否かを調べるため，性別がわからない状態で年齢を推画像処理による年齢推定の特徴量として用いる歩行定する「性別未知条件」と，各歩行者の性別が前もっ動作特性を，シルエット動画像から抽出する方法を述て与えられる「性別既知条件」の 2 条件のもとで実験

べる．歩行動作特性としては，従来研究 [6], [7] で使用を行った．また，シルエット動画像の提示順はランダされている「歩幅」「歩調」「歩速」と，主観評価実験ムに決定し，被験者には年齢層・性別ごとのデータ数のヒアリング結果から得られた「歩行加速度」「歩速が均等であるとは限らないという教示を与えた．の標準偏差」「シルエットの高さの標準偏差」の 6 種

3. 2 結果と考察
上述の条件で実験を行った結果を表 2 に示す．
性別未知/既知の両条件で 70％程度の認識率が得ら類を採用した．

4. 1 外接方形抽出
図 1 のシルエット動画像の各フレームから，人物れた．高齢者の認識率が低くなっているのは，高齢者領域の外接方形を切り出す．i 番目のフレームから抽

全体の 60％が大人と誤認識されているためである．ま出された外接方形は，図 2に示す外接方形パラメータ

た，性別未知条件と性別既知条件の認識率に有意な差

xi = (bxi , byi ), wi , hi （i = 1, 2, · · · , N ，N ：フレーは見られなかった．

ム数）によって表現される．

実験終了後，年齢を推定する際に着目した点について，被験者にヒアリングを行った．その中で歩行動作

4. 2 歩行動作特性の定義
それぞれの歩行動作特性（[ ] 内は単位を表す）を外について言及したものは以下の 3 点があった．
（ A ） 高齢者は歩速の変化が激しい（ B ） 高齢者は摺足歩行になっている（注 1）：歩き方に関する明確な指示なしで普通に歩いた際の歩行特性の再現性については文献 [8] で検証されており，1〜2 週間の間隔をあけて 2 日間，子供と大人各 12 人ずつの歩行特性を測定した結果，子供・大人双方とも両測定日の歩行特性の間に有意な差は認められなかったと報告されている．

1523

電子情報通信学会論文誌 2001/7 Vol. J84–D–II No. 7接方形パラメータの時系列から以下のように定義する．
ただし，{mj } (1 <=j<= M, mj < mj+1 ) は wi を極

表 3 画像処理による年齢層推定実験の認識率（％）
Table 3 Results of age estimations by the algorithm (%).

❍❍❍❍ 性別未知大にするすべての i の集合，ti はフレーム i が撮影された時刻（[s]）である．

子供
大人
高齢者

歩幅 L [−]：

11
xmj+1 − xmj L=H M −1

平均M −1

表 4 実験パラメータ（上段：特徴量，下段：k 値）
Table 4 Parameters used for the age estimations.
(upper: used features, lower:k value)

歩調 C [steps/min]：60(tmM − tm1 )/(M − 1)

(2)

歩速 S [/s]：1 xN − x1 H tN − t1
歩速の標準偏差 SS [−]：S=1SS = Hsi =(3)

N−1

(4)

i=1

性別未知˜L̃, C̃, S̃, Ã, HS
k = 15
˜ HS
˜L̃, SS,k = 14

男性
L̃, S̃k = 1, 3
˜ HS
˜L̃, SS,k=1

女性
˜L̃, Ã, HS
k=8C̃, S̃
k=3

特徴ベクトル間の距離はユークリッド距離とした．
実験のパラメータとして，k-NN の k 値と，特徴ベクトル f pq の要素の組合せを変化させた．k 値は 1 から 20 まで変化させた．特徴ベクトルの要素の組合せ

˜ Ã, HS}˜ のべき集合から空集合を除は，{L̃, C̃, S̃, SS,歩行加速度 A [/s2 ]：いた，63 通り（= 26 − 1）の組合せを順次用いた．

1  2
1A=ai
H N −2N−2(5)これら 2 種類のパラメータを変化させるにあたって，子供とその他の年齢層の識別と，大人と高齢者の識別

i=1

si+1 − siai =ti+1 − tiに有効なパラメータが一致しないことが考えられる．
そのため，第 1 段階の識別器で子供を識別し，第 2 段

シルエットの高さの標準偏差 HS [−]：


N1
1  2
HS = h − H2N

第 1 段階識別器
第 2 段階
識別器

識別器には k-Nearest Neighbor（k-NN）法を用い，

1  2
si − S 2N −1

xi+1 − xi ti+1 − ti

H

60.4

(1)

j=1

C=

52.1
72.9
56.3

性別既知男性
女性
75.0
45.8
83.3
75.0
70.8
62.5
76.4
61.1
68.7

階の識別器で大人と高齢者を識別する「2 段階識別」を行った．

(6)

ii=1

上記の定義に見られるように，長さの次元を含む L，S ，SS ，A，HS はすべて H =主観評価による実験と同様，「性別未知条件」と「性別既知条件」の両条件のもとで実験を行い，それぞれ

1N

Nihi で正規化している．これは，サーベイランスのような応用を考えた際，カメラと歩行者の距離は必ずしも一定にならず，正規化を必要とするためである．

認識率を求めた．認識率の計算は leave-one-out に基づいて行った．すなわち，
テストデータ： f p 1 , f p 2学習データ

： {f pq |p =| p , q = 1, 2}

歩行者 p (1 <= p <= 72) の歩行動作特性は，2. 2として，性別未知条件では p を 1 から 72 まで変化さで述べたとおり 1 人につき 2 回の撮影を行ったため，せて 144 回の識別を行った際に正しい年齢層に識別さLpq ，Cpq ，Spq ，SSpq ，Apq ，HSpq (q = 1, 2) と表す．識別器に入力する歩行者 p の特徴ベクトル f pqの要素は，これら 6 種類の歩行動作特性の標準得点
˜ pq , Ãpq , HS˜ pq ) である．
(L̃pq , C̃pq , S̃pq , SS
5. 画像処理による年齢層推定実験
4. 2 で述べた特徴ベクトルを識別器に入力し，年齢れた回数の割合を認識率とし，性別既知条件では男女のときの各段階の識別器で使用した特徴と k 値を表 4層を推定する実験を行った．に示す．

1524

別にそれぞれ 72 回の識別結果から同様に認識率を求めた．
使用する特徴量と k 値により認識率が変化するが，その中で認識率が最も高かった結果を表 3 に示す．そレター

性別未知条件で 60.4％，性別既知条件で 68.7％の認識率が得られることがわかった．

c ) 手の影響による歩幅の誤差について
本手法では，式 (1) で示すように外接方形の幅 wi

6. 考察a ) 特徴量と精度についての極大値が歩幅に等しいと仮定して歩幅 L を計算しより高い認識率を得るために，4. 2 で特徴量として先端の影響で wi が増大し，L が実際の歩幅よりも大導入した歩行動作特性以外に，「身長」を特徴量に加きくなることが考えられるため，このような手の影響えて実験を行った．身長の抽出は，4. 2 で求めたシルによる L の誤差を評価した．その結果，今回のデーエットの高さの平均 H を身長とみなすことで簡単に

タでは，手の影響による誤差の発生頻度は 1.5％，実ている．しかし，手を大きく振った場合などには手の行える．身長を加えた年齢層推定実験の結果，性別未際の歩幅で正規化した誤差の大きさの平均は 2.7％で知条件で 77.1％，男性の性別既知条件で 90.3％，女性あった．また，各年齢層内の L の標準偏差で正規化で 86.1％の認識率が得られた．

した誤差の大きさを調べたところ，誤差は平均して L

このように，4. 2 で提案した動的な特徴のみでなく，の年齢層内標準偏差の 0.38 倍であることがわかった．

身長のような静的な特徴を追加することで更に認識率

これらの値から，手による L の誤差が年齢層推定にを向上させ得ることがわかった．身長以外にも，服装，与える影響は小さいと考えられる．なお，手の影響が髪型，姿勢などが考えられるが，処理が複雑になり本大きいと考えられる状況下では，下半身の外接方形を手法の利点を損なう可能性がある．身長に関しても，用いることによって，単純な処理でこの影響を取り除

本論文の撮影条件では歩行者はほぼ一定の線上を歩行くことが可能である．

したため，シルエットの高さの平均 H を身長と仮定

7. む す び

することができたが，実環境下での応用ではカメラと歩行者を撮影したシルエット動画像から，子供（6〜歩行者の間の距離を算出しシルエットの高さを補正す12 歳），大人（13〜64 歳），高齢者（65〜80 歳）の年ることが必要となる．

齢層を推定する手法を提案した．低品質の画像から単b ) 年齢層と特徴量の関係

純な処理で抽出できる，歩幅，歩速，歩調などの 6 種

本論文で用いた特徴量が年齢層間で有意差を示すこ類の歩行動作特性について調べた．これらの歩行動作とを，各特徴量の年齢層内平均を t 検定にかけること特性を特徴量として上記の 3 クラスの年齢層を推定すにより確認した．その結果を表 5 に示す．男女ともにる実験を行ったところ，性別未知条件では 60.4％，性多くの特徴量で子供とその他の年齢層の間に有意差が別既知条件では男性 76.4％，女性 61.1％の精度で年齢認められ，それらの特徴量で子供は他の年齢層より高層の推定が可能であることがわかった．更に身長を特い値を示す．

徴に加えて推定実験を行うことで，精度が向上するこ

一方，高齢者の場合は，特に男性ではほとんどの特とを確認した．

徴で有意差が確認できなかった．男性高齢者の特徴量

今後は歩行者の人数を増して実験を行い，年齢層と分布を調べると，特徴空間で互いに近接している 2〜3

歩行動作特性の一般的な関係を明らかにする．また，人からなるサブグループが存在していることがわかっ

実環境での応用の課題について検討を行っていく．

た．このようなデータ分布と k-NN の特性によって，謝辞

日ごろより御指導頂いている，コミュニケー

特徴量の平均に有意差が見られないにもかかわらず認

ション科学基礎研究所石井健一郎所長，並びに所員の識率が 70％になったと考えられる．

皆様に深く感謝致します．
文表 5 特徴量の両側 t 検定の結果
Table 5 Results of t-tests of the features.
年齢層有意差の認められる特徴量˜ ‡ , Ã‡L̃† , C̃ ‡ , S̃ ‡ , SS男 子供–その他†˜
HS性 大人–高齢者
˜ †L̃† , S̃ † , Ã† , HS
女 子供–その他
L̃‡ , S̃ † , Ã†性 大人–高齢者（† は有意水準 5％以下，‡ は有意水準 1％以下で左列の年齢層間に有意差が認められることを示す）[1]

献

J. Cutting and L. Kozlowski, “Recognizing friends by
their walk: Gait perception without familiarity cues,”
Bulletin of the Psychonomic Society, vol.9, pp.353–356, 1977.

[2]

C. Barclay, J. Cutting, and L. Kozlowski, “Temporaland spatial factors in gait perception that influence
gender recognition,” Perception and Psychophysics,
vol.23, no.2, pp.145–152, 1978.

[3]

H. Murase and R. Sakai, “Moving object recognition in eigenspace representation,” Pattern Recognit.

1525電子情報通信学会論文誌 2001/7 Vol. J84–D–II No. 7
Lett., vol.17, pp.155–162, 1996.
[4]

P. Huang, C. Harris, and M. Nixon, “A statisti-1999.
[7]

D. Sutherland, “The development of mature gait,”[8]

H. Stolze, J.P. Kuhtz-Buschbeck, C. Mondwurf, K.

cal approach for recognizing humans by gait using
spatial-temporal templates,” ICIP’98, vol.3, pp.178–[5][6]

Gait and Posture, vol.6, pp.163–170, 1997.

182, 1998.

Jöhnk, and L. Friege, “Retest reliability of spatiotem-Y. Kwon and N. da Vitoria Lobo, “Age classificationporal gait parameters in children and adults,” Gait

from facial images,” CVPR’94, pp.762–767, 1994.

and Posture, vol.7, pp.125–130, 1998.

赤平年三，“歩行の加齢現象とめまい平衡障害例の歩行分析，” 日本耳鼻咽喉科学会会報，vol.102, pp.277–285,1526（平成 12 年 8 月 29 日受付，12 月 11 日再受付）