歩容解析
歩き方の些細な癖は、個人を識別する生体識別情報として使える。パラメタとしては、時間・空間的なもの(歩幅、歩行速度、歩調)と、運動学的なもの(腰・膝・足首の関節の回転、それらの関節の平均的な角度、太腿・胴体・足の角度)に分けられる。歩幅と身長には高い相関関係がある。
これらのアプローチは、あらかじめ決まったモデルを基盤としている。別の手法として、白黒二色の歩行シルエットを時間順に並べて個人を識別する、外観に基づいたアプローチもある。例えば、一巡分の歩行シルエットを三次元テンソルのデータとみなし、多重線形主成分分析のような多重線形部分空間学習を、分類の学習手法として活用できる。