「画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2010)」 2010 年 7 月

多次元全周歩容データベースの構築と歩容による個人識別
岩下

友美†

馬場

亮輔†

小川原

光一†

倉爪

亮†

† 九州大学 大学院システム情報科学研究院
819-0395 福岡市西区元岡 744
E-mail: †yumi@ait.kyushu-u.ac.jp
あらまし 本論文では，多次元歩容データベースの構築と，歩行の向きの変化に頑強な個人識別手法を提案する．これまでに，ある歩行方向の画像を異なる歩行方向の画像へと変換する方向変換モデルを用いて，歩行の向きの変化に対応する手法が提案されている．しかしこの手法では，対象人物の歩行画像は方向変換モデルの学習に用いられていないため，変換された対象人物の歩行画像は実際の歩行画像と異なる可能性が高い．これに対し提案手法では，識別対象者自身の 3 次元形状を基に合成された歩行画像を用いることで，歩行の向きの変化に頑強な個人識別が可能である．本論文ではまず，多視点画像により歩行者の時系列 3 次元形状を復元して，多次元全周歩容データベースを構築する．次に復元された 3 次元形状を基に，任意の複数仮想視点における仮想視点画像を合成し，各仮想視点においてアフィンモーメント不変量に基づき歩行特徴を抽出する．実際に識別時には，まず任意方向に歩行する対象人物をカメラ 1 台により撮影して，対象人物の歩行特徴を抽出する．次に対象人物の歩行特徴とデータベース中の歩行特徴と比較することで，歩行の向きに頑強な個人識別を実現する．構築したデータベースに対して提案手法を適用して個人識別実験を行い，本手法の有効性を示す．
キーワード 個人識別，歩容，3 次元形状復元，アフィンモーメント不変量

Person identification from spatio-temporal 3D gait
Yumi IWASHITA† , Ryosuke BABA† , Koichi OGAWARA† , and Ryo KURAZUME†† Kyushu University
Motooka, Nishi-ku, Fukuoka 819-0395, JAPANE-mail: †yumi@ait.kyushu-u.ac.jp
Abstract This paper presents a spatio-temporal 3D gait database and a view independent person identiﬁcation
method from gait. To deal with appearance change of a walking person due to walking direction changes, conventional methods using a view transformation model, which convert a walking image from one direction to an image
from diﬀerent direction, have been proposed. However, the converted image may not coincide the real one, since
the model was obtained from people except the target. In the proposed method, ﬁrstly the 3D model of walking
person is reconstructed and virtual images from multiple arbitrary viewpoints are synthesized. Then, aﬃne moment
invariants are derived from gait images as gait features. In an identiﬁcation phase, one camera is placed to capture
images of a person who walks in arbitrary directions, and then gait features are calculated. Then the person is
identiﬁed and the walking direction is estimated. Experiments using the spatio-temporal 3D gait database show
the eﬀectiveness of the proposed method.
Key words Person identiﬁcation, gait, 3D shape reconstruction, aﬃne moment invariants
特定の動作を行う必要がある．一方，対象人物に特別な

1. は じ め に動作を行わせること無く，かつ非接触に取得できる生体

特定人物の識別・発見を目的とした広域監視システムを実現する上で，生体情報を用いた個人識別システムは情報として，遠方からでも観測可能な歩行動作に着目した手法の研究が行われている.

重要な研究課題の 1 つである．現在，指紋や掌の静脈,

従来提案されている歩容による個人識別手法は以下の虹彩を用いたシステムが実用化されているが，これらの2 つの手法，モデルベース法とアピアランスベース法に大別される．まずモデルベース法では，一般的に人体モデルを用いて入力画像から歩幅や足の関節角度といった生体情報の取得には特殊な生体情報読み取り装置が必要であり，また例えば装置に指先を乗せるなど対象人物がIS3-8：1604

歩行特徴を抽出する [1] [2]．しかし例えば脚が交差してデータベース中の歩行画像

自己オクルージョンが発生する場合など，入力画像に対して人体モデルの当てはめが困難な場合には，識別率が低下する問題がある．
一方，アピアランスベース法は人体モデルを用いることなく，歩行者の見えから歩き方，および全身形状に基づく特徴を抽出する方法である [3] [4] [5]．この手法

高い識別率で識別可能
識別対象の歩行画像

では一般的に，まず撮影画像から背景差分法により対識別率が低下歩行の向きの変化により識別率が象人物のシルエット領域を抽出して，例えばフーリエ変低下する問題がある

換 [3]，アフィンモーメント不変量 [4]，正規化相関 [5] などに基づく手法により歩行特徴を抽出する．しかしこれらの手法では，歩行データベースを構築する際にカメラ

1 台のみを用いており，またカメラに対する対象人物の歩行の向きは一定と仮定されているため，図 1 に示すように個人識別時にデータベース構築時と歩行の向きが異なると，識別率が低下する問題があった．
これに対して，Kale らは矢状面の透視投影に基づく
Perspective Projection-based Transformation を用いて，歩行方向の変換を行う手法を提案している [6]．しかしこの手法は方位角の変換には対応可能であるが，仰角に対する変換は考慮されていない．また，ある歩行方向の画
像を異なる歩行方向の画像へと変換する方向変換モデル
を用いて，歩行方向の変化に対応する手法が提案されている [7] [8]．この手法ではまず，データベースに含まれない歩行者の複数方向の歩行データを用いて，見えの変換モデルを学習する．次に識別時には，この見えの変換モデルを用いて，対象人物の歩行画像を異なる歩行方向の画像へと変換する．しかしこの手法では，識別対象者の歩行画像は方向変換モデルの学習に用いられていない
ため，変換された対象人物の歩行画像と実際の歩行画像とは異なる可能性が高い．
本論文では，識別対象者自身の 3 次元形状から合成された歩行画像を用いた，歩行の向きの変化に頑強な個人識別手法を提案する．提案手法ではまず，16 台のカメラを用いて歩行者の 3 次元形状を復元して，多次元全周歩
容データベースを構築する．次に復元された歩行者の 3次元形状を基に任意の複数仮想視点からの歩行画像を合成し，各仮想視点においてアフィンモーメント不変量に基づき歩行特徴を抽出する．識別時には，まず任意方向に歩く対象人物をカメラ 1 台を用いて撮影して，対象人
物の歩行特徴を抽出する．次にデータベース中の歩行特徴と比較することで，対象人物の個人識別および歩行方向の推定を行う．
本論文の構成は以下の通りである．まず第 2 章では多次元全周歩容データベースについて述べる．次に第 3 章
では歩行の向きの変化に頑強な個人識別手法について述べ，第 4 章では多次元全周歩容データベースに対して提案手法を適用して実験を行い，本手法の有効性を示す．
第 5 章はまとめと今後の予定である．

図 1 歩行の向きの変化による識別率への影響

2. 多次元全周歩容データベースの構築
歩行者の復元された 3 次元形状に基づき個人識別を行うためには 3 次元歩容データベースが必要だが，これまでに 3 次元歩容データベースは公開されていない．そこで本研究ではまず多次元全周歩容データベースを構築した．具体的にはまず，図 2 に示すように半径 3.5m， 高さ

2.6m の円柱状のスタジオを構築する．スタジオの円周上に等間隔でポールを８本設置しており，各ポールの上下にカメラ (PointGrey 社製，Dragonﬂy2) を 1 台ずつ，合計 16 台のカメラを設置した．画像解像度は 1032×776，
また全てのカメラはおよそ 15Hz で同期撮影を行った．
ここで，カメラの内部パラメータ，外部パラメータは事前に推定されている．また被験者の数は 10 名，うち男性は 8 名，女性は 2 名である．被験者はスタジオの直径上を歩行しており，それぞれ 4 パターン歩行を行った．
撮影された対象人物の歩行画像から 3 次元形状を復元するためには，まず各カメラにおける撮影画像から，背景差分法によりシルエット画像をそれぞれ抽出する．次に全てのカメラのシルエット画像を用いて，視体積交差
法 [9] により対象人物の 3 次元形状を復元する．ここで視体積交差法とは，任意の視点から対象を撮影し，その時得られる 2 次元シルエットを実空間に投影した錐体 (視体積) を考えると，対象はその錐体中に含まれるという制約条件に基づいた手法である．図 3(a) にある時刻において復元された 3 次元形状の例を，また図 3(b) に一歩行
周期分の復元された 3 次元形状の例を示す．ここで，一歩行周期とは歩行の基本単位であり，片足を着地してから次に同じ足を着地するまでの区間を表す．

3. 歩行の向きの変化に頑強な歩容による個人
識別
本章では，提案する歩行の向きの変化に頑強な個人識
別手法について述べる．まず提案手法の流れを以下に示す．

Step 1 多次元全周歩容データベース内の歩行者の 3

IS3-8：1605

以下，例を用いて詳細に説明する．

7.0 m

合成された仮想視点画像

2.6 m

3次元形状モデル

図 2 構築したスタジオ
図 4 3 次元形状復元モデルの仮想視点面上への投影.

3. 1 仮想視点画像の合成
あるフレームにおいて復元された歩行者の 3 次元形状を，図 4 に示すように複数任意視点から撮影された仮想視点画像を合成する．これをデータベース中に含まれる(a)全ての対象人物の時系列 3 次元形状に対して行う．一例(b)として，ある時刻において復元された 3 次元形状を，水Subject A

平角を 0 度から 180 度までの 5 度間隔の仮想視点画像に投影した結果を図 5 に示す．

(a)

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

55

60

65

70

75

80

85

90

95

100

105

110

115

120

125

130

135

140

145

150

155

160

165

170

175

180

(b)
Subject B

図 3 (a) 3 次元形状モデル, (b) 一歩行周期分の 3 次元形状モデル.

次元形状を用いて，図 4 に示すように任意視点から撮影された複数仮想視点画像を合成する．

Step 2 次にある仮想視点において，1 歩行周期分の仮想視点画像列から，アフィンモーメント不変量に基づき歩行特徴を抽出する．
Step 3 Step 1, Step 2 の処理を全ての仮想視点において行い，データベースを構築する．
Step 4 識別時には，カメラ 1 台を用いて任意方向に歩く対象人物の歩行画像を撮影し，1 歩行周期分の歩行画像からアフィンモーメント不変量に基づき歩行特徴を抽出する．
Step 5 対象人物の歩行特徴と，データベース中の歩行特徴とを比較することで，対象人物の個人識別および歩行方向の推定を行う．

IS3-8：1606

図 5 仮想視点において合成された歩行画像

3. 2 仮想視点画像から歩行特徴の抽出I6 =本研究では歩行特徴としてアフィンモーメント不変量

1(µ40 µ04 µ22 + 2µ31 µ22 µ13 − µ40 µ213 − µ04 µ231
µ900−µ322 )

を用いる [4]．フーリエ変換に基づく従来手法は高い識別(3)

率で個人識別が可能であるが，歩行特徴の次元数が画像解像度に比例して増加するという問題があった．これに対して，アフィンモーメント不変量は従来手法と比較し

1

2

3

4

5

6

7

8

10

11

12

13

14

15

16

17

9

て 27 分の 1 の特徴の次元で，ほぼ同程度の識別率で個人識別が可能である．アフィンモーメント不変量を用いた，
仮想視点画像列からの特徴抽出について以下に述べる．
まず 1 歩行周期分のある仮想視点における歩行画像から，以下の式に従い 2 次元平均画像を生成する．
T

Iaverage (x, y) =1 I(x, y, t),T t=1

一歩行周期分のシルエット画像(1)

ここで T は一歩行周期に含まれる画像数，I(x, y, t) は時
刻 t におけるシルエット画像の輝度値を示す．また，シルエット領域の高さがある一定の高さになるように，アスペクト比を保ちながら大きさを予め変更している．図6 に生成した平均画像の例を示す．
次に，生成した平均画像からアフィンモーメント不変量を求める．アフィンモーメント不変量はモーメント
ベースの記述子であり，一般的なアフィン変換に対して不変である．二次元平面上における (p + q) 次の重心回りのモーメントは次の式で表される．
µpq =(x − xg )p (y − yg )q I(x, y) (2)(x,y)∈O

ここで，xg ，yg は重心座標を表している．またモーメ

y

x

平均画像

図 6 仮想視点画像列からの平均画像の生成

また歩き方だけでなく腕の振り方も個人によって異なるため，脚領域と腕領域の特徴をそれぞれ抽出するために，y 軸上における高さの中心位置を用いて平均画像および時空間ボリュームを上下に 2 分割する．

3. 3 個 人 識 別ントは形状の特徴を示しており，0 次モーメントは対象

まず任意の方向に歩く対象人物を 1 台のカメラを用い

物体領域の面積，2 次モーメントは対象の重心周りの分て撮影し，撮影画像から背景差分法によりシルエット画

散，3 次モーメントは対象物体の歪度を示す．以下に本像を生成する．次に一歩行周期分のシルエット画像列か研究で用いる 6 つの 2 次元アフィンモーメント不変量をら，前節と同様に平均画像を合成して，アフィンモーメ

示す [10] [11]．

ント不変量を歩行特徴として抽出する．

次に，学習用の複数仮想視点におけるアフィンモーメ
1(µ20 µ02 − µ211 )4
ント不変量を用いて，仮想視点ごとに白色化処理を行µ00
1
う．全ての仮想視点における白色化された歩行特徴を用
I2 = 10 (µ230 µ203 − 6µ30 µ21 µ12 µ03 + 4µ30 µ312 + 4µ03 µ321
µ00
いてデータベースを構築する．識別時には，上述で求め
2 2
たテスト用のアフィンモーメント不変量に対しても白色−3µ21 µ12 )1
化処理を行い，識別器により個人識別を行う．これによI3 = 7 (µ20 (µ21 µ03 − µ212 ) − µ11 (µ30 µ03 − µ21 µ12 )µ00
り，個人識別が行われると同時に対象人物の歩行方向も推定される．また本手法では，識別器として k-nearest+µ02 (µ30 µ12 − µ221 ))neighbour (knn) 法を用いる．
1
I4 = 11 (µ320 µ203 − 6µ220 µ11 µ12 µ03 − 6µ220 µ02 µ21 µ03
µ00

I1 =

3. 4 提案手法の特徴+9µ220 µ02 µ212 + 12µ20 µ211 µ21 µ03

提案手法の特徴を以下に示す．まず，識別対象者自身+6µ20 µ11 µ02 µ30 µ03 − 18µ20 µ11 µ02 µ21 µ12−8µ311 µ30 µ03 − 6µ20 µ202 µ30 µ12 + 9µ20 µ202 µ221
+12µ211 µ02 µ30 µ12 − 6µ11 µ202 µ30 µ21 + µ302 µ230 )1
I5 = 6 (µ40 µ04 − 4µ31 µ13 + 3µ222 )µ00の復元された 3 次元形状から合成された歩行画像を用いることで，歩行の向きの変化に頑強な個人識別が可能である．従来手法では識別対象者の見えの変化モデルが学習されていなかったため，ある歩行方向へと変換された
歩行画像は実際の歩行画像と異なる可能性が高い．また，

IS3-8：1607

アフィンモーメント不変量を歩行特徴として用いること
で，特徴量の次元数が画像解像度に依存せず，かつ比較的低次元で高い識別性能が実現できる．

4. 実

験
180 度

120 度 150 度

本章では，構築した多次元全周歩容データベースに対90 度して提案手法を適用し，個人識別実験を行った結果につ30 度いて述べる．データベースは 10 名を対象とした，それ

20 度

0度

φ

ぞれ 4 パターン，計 40 パターンの時系列 3 次元形状か

θら構成される．実験は以下に示す 3 通りを行った．

60 度
0度

実験 1 学習用の歩行方向と識別用の歩行方向とが同じ場合の個人識別実験 2 仮想視点画像を識別用の画像として用いた，シミュレーション実験
実験 3 実際のカメラにより撮影された画像を用いた，

図7 仮想視点

個人識別4. 1 学習用の歩行方向と識別用の歩行方向とが同じ場合の個人識別
アフィンモーメント不変量を用いた個人識別手法 [4]方位角における歩行画像データを識別用データとした場
合，識別用データとして用いられる歩行画像データ以外
からデータベースは構築される．
本実験では前述の実験で用いた特徴 (3) (全身領域，2では，カメラに対して横方向に対象人物が歩行する場合，

分割領域) を用いた．識別用データの仮想視点毎におけ高い識別率で個人識別が可能であることが示されている

る個人識別結果を表 2 に示す．この結果より，全ての仮が，それ以外の歩行方向では手法の有効性が示されてい想視点から撮影された歩行画像に対して，提案手法は高ない．そこで本節では歩行方向の変化に伴う，識別率のい識別率で個人識別可能であることが確認できた．

変化について調べる．
表 2 実験 2 における識別率 [%]具体的には，データベース中からある仮想視点を選択して，その仮想視点から得られた歩行画像を学習用のデータ，及び識別用のデータに分けて個人識別を行う．
この時，leave-one-out cross validation に基づき識別率を求めた．実験では，図 7 に示す 7 つの仮想視点 (方位仮想視点の角度 [degree]
0
30
60
90
120
150
180
(3) 全身領域と 97.5 90.0 100.0 100.0 100.0 97.5 100.0
2 分割領域特徴

角: 0, 30, 60, 90, 120, 150, 180) を用いた．ただし仰角は 20 度に固定した．
識別では次の 3 通り，(1) 全身領域，(2) 2 分割領域，(3) 全身領域及び 2 分割領域を用いて，個人識別を行った．各仮想視点における，個人識別結果を表 1 に示す．
この結果より，特徴の次元数の増加に伴い，識別率が向上することがわかる．また仮想視点が変化する場合でも，高い識別率で個人識別可能であることがわかる．

4. 3 実際のカメラにより撮影された画像を用いた，
個人識別
実際のカメラにより撮影された複数の歩行方向の画像に対して提案手法を適用して，個人識別を行った．この実験では前章と同様に，復元された対象人物の 3 次元形状から，水平角は 0 度から 180 度までの 5 度ずつ，仰角は 20 度と 25 度，合計 74 つの仮想視点から合成された

4. 2 仮想視点画像を識別用の画像として用いた，シミュレーション実験

画像を用いて，データベースは構築されている．識別用

次に仮想視点画像を識別用の画像として用いた，個人

ラ 3，カメラ 4) であり，これらのカメラは歩行方向に対識別実験を行った．この実験では，まずデータベースをしておよそ 0 度，45 度，90 度，135 度の角度に設置され構築するために，復元された対象人物の 3 次元形状から，ている．また各識別用データにおいて，識別対象者は 5

水平角は 0 度から 180 度までの 5 度ずつ，仰角は 20 度と名であり，それぞれ 2 パターンのデータから成る．

25 度，合計 74 つの仮想視点からの画像を合成する．次に識別用の画像として，図 7 に示す 7 つの仮想視点 (方位角: 0, 30, 60, 90, 120, 150, 180，ただし仰角は 20 度に固定) の画像を用いる．ただし，学習データには識別
データは含まれていない．つまり，ある対象人物のあるのカメラは図 8 に示す 4 通り (カメラ 1，カメラ 2，カメ

本実験では前述の実験で用いた特徴 (3) (全身領域，2分割領域) を用いた．識別用カメラ毎における個人識別結果を表 3 に示す．これから，歩行方向の変化により識別率が変化していることがわかる．
次に，推定された仮想視点の水平角に対する角度，及IS3-8：1608

表1

実験 1 における識別率 [%]特徴

特徴量の次元数(1) 全身領域(2) 2 分割領域
(3) 全身領域及び2 分割領域61218

仮想視点の角度 [degree]
0
30
60
90
120 15018090.0 72.5 85.0 77.5 90.0 85.0 85.0
95.0 80.0 85.0 92.5 92.5 77.5 97.5
95.0 85.0 95.0 95.0 95.0 87.5 100.0

表 3 実験 3 における識別率 [%]びその際の識別結果 (T:正，F:誤) を表 4 に示す．A〜E
は被験者を示しており，また例えば A-1, A-2 はそれぞ特徴

れ被験者 A の識別用の 2 つのデータを示す．上述のように，カメラ 1, 2, 3, 4 はそれぞれおよそ 0 度，45 度，90
度，135 度の角度に設置されているが，スタジオ内における歩行者とカメラとの距離，角度に応じて，実際の歩(3) 全身領域と2 分割領域

識別用カメラカメラ 1 カメラ 2 カメラ 3(0 度)(45 度)(90 度)

30

40

カメラ 4
(135 度)90

40

行者とカメラとの角度は変化すると考えられる．そのため，例えばカメラ 3 の場合，80 度から 100 度と異なる角度が推定されたと考えられる．またカメラ 2 の場合，このカメラはおよそ 45 度の角度に設置されているが， 45度からの仮想視点画像と 135 度からの仮想視点画像はほぼ対称であり，また提案手法は歩行特徴としてアフィン(a) An actual image

変換に不変な特徴を用いているため，これら 2 つの視点
からの歩行特徴には大きな差が生じない．そのため，130(b) A synthesized image

図 9 実際の撮影画像と復元形状から合成された仮想視点画像

度から 145 度が多く選ばれたと考えられる．カメラ 1 は
およそ 0 度に設置されているが，カメラ 2 と同様の理由

いて歩行者の時系列 3 次元形状を復元した．次に復元さで 175 度や 180 度が選ばれたと考えられる．

れた 3 次元形状から，任意の複数仮想視点からの仮想視

前節の実験と比較して識別率が低下する原因の一つと点画像を合成して，各仮想視点においてアフィンモーメ

して，復元された 3 次元形状と実際の形状とが一致しなント不変量に基づく歩行特徴を抽出した．識別時には，いことがあげられる．図 9(a) にある時刻における実際

まず任意方向に歩行する対象者を 1 台のカメラで撮影しのカメラ画像の例，またその時刻に復元された 3 次元形て，次に歩行画像から抽出された歩行特徴とデータベー

状を，実際のカメラ視点から撮影した仮想視点画像を図

ス中の歩行特徴とを比較することで，歩行の向きの変化

9(b) に示す．これから，対象人物の復元された 3 次元形状の頭部に欠損があることがわかる．

に頑強な個人識別を行った．実際に構築したデータベースに対して提案手法を適用して，対象人物の歩行方向の推定が可能であることを確認し，また特に歩行者がカメ

カメラ１

0度

ラに対して横方向に移動する場合，高い識別率で個人識
カメラ２別が可能であることを確認した．

45 度

今後は，精度高く 3 次元形状を復元するために，カメ

カメラ３

90 度

ラキャリブレーションおよび背景差分の精度向上を行う．
また歩行者がカメラに対して正面方向に移動する場合でも，高い識別率で識別可能な手法を開発する．

カメラ４

135 度

文

図 8 識別用のカメラ

5. ま と め
本論文では，多次元全周歩容データベースの構築と，歩行の向きの変化に頑強な個人識別手法を提案した．まず多次元全周歩容データベースでは，16 台のカメラを用

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IS3-8：1609

被験者

A-1
A-2
B-1
B-2
C-1
C-2
D-1
D-2
E-1
E-2

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

表 4 選択された仮想視点の角度
カメラ 1(0 度) カメラ 2(45 度) カメラ 3(90 度) カメラ 4(135 度)
角度 [度] 識別 角度 [度] 識別 角度 [度] 識別 角度 [度] 識別

15
15
70
70
5
175
0
180
5
180

F
T
F
F
T
F
F
T
F
F

135
130
145
55
135
140
130
130
80
80

T
T
F
T
F
F
F
F
T
F

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IS3-8：1610

80
80
95
100
90
90
90
90
90
90

T
T
T
T
F
T
T
T
T
T

135
135
135
150
80
60
130
130
140
140

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