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GAIT ANALYZER meetings

Patent code P160013357
Posted date Oct 11, 2016
Application number P2016-158232
Publication number P2018-026018A
Date of filing Aug 10, 2016
Date of publication of application Feb 15, 2018
Inventor
  • (In Japanese)中島 重義
Applicant
  • (In Japanese)公立大学法人大阪
Title GAIT ANALYZER meetings
Abstract PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a gait analyzer capable of reducing an affection of a person who is made a background and a background which is made a person, and capable of accurately analyzing gait of a person.
SOLUTION: There is provided a gait analyzer for analyzing a gait of a person. The gait analyzer comprises: a GEI generation part; a derivation image generation part; a movement amount calculation part; and a feature amount calculation part. The GEI generation part overlaps plural first frames included in a first moving image in which a gait is captured, so that areas corresponding to a person are overlapped, for generating a first GEI (gait energy image). The derivation image generation part generates a first derivation image in which the first GEI is derived. The movement amount calculation part performs matching of contours of the first derivation image and an area corresponding to the person on each first frame, and calculates a first movement amount which is a movement amount of each first frame to the first derivation image by the matching. The feature amount calculation part calculates a first feature amount which is a feature amount of the gait based on the first movement amount.
Outline of related art and contending technology (In Japanese)

近年、GEIと呼ばれる歩容エネルギー画像に基づいて、人物の歩く様子、すなわち歩容を解析する様々な技術が提案されている(例えば、非特許文献1等参照)。GEIとは、人物の歩容を捉えた動画に含まれる複数のフレームを、人物に対応する領域(人物領域)どうしが重なるように重ね合わせた画像であり、人が歩くときの歩容のエネルギーの分散を表す画像である。図4は、GEIの一例であり、図1のような歩行中の人物のシルエットが抽出されたシルエット画像を重ね合わせて作成したものである。そして、このような歩容のエネルギーの分散は、人によって異なる。そのため、2枚のGEIの相関係数が高ければ、歩容が似ており、両画像に写る人物は同一人物であると判定することができ、反対に、相関係数が低ければ、別人物であると判定することができる。かかる判定手法は、従来、GEIに基づく人物の同定を行う場面でしばしば用いられてきた。

Field of industrial application (In Japanese)

本発明は、人物の歩容を捉えた動画に基づいて、人物の歩容を解析する歩容解析装置、方法及びプログラムに関する。

Scope of claims (In Japanese)
【請求項1】
 
人物の歩容を解析する歩容解析装置であって、
前記歩容を捉えた第1動画に含まれる複数の第1フレームを、前記人物に対応する領域どうしが重なるように重ね合わせることにより、第1GEI(歩容エネルギー画像)を作成するGEI作成部と、
前記第1GEIを微分した第1微分画像を作成する微分画像作成部と、
前記第1微分画像と前記各第1フレーム上の前記人物に対応する領域の輪郭とをマッチングし、前記マッチングによる前記第1微分画像に対する前記各第1フレームの移動量である第1移動量を算出する移動量算出部と、
前記第1移動量に基づいて、前記歩容の特徴量である第1特徴量を算出する特徴量算出部と
を備える、歩容解析装置。

【請求項2】
 
前記GEI作成部は、前記人物に対応する領域の重心どうしが重なるように、前記複数の第1フレームを重ね合わせる、
請求項1に記載の歩容解析装置。

【請求項3】
 
前記特徴量には、前記移動量の時系列データのスペクトルの特徴を表すスペクトル指標が含まれる、
請求項1又は2のいずれかに記載の歩容解析装置。

【請求項4】
 
前記スペクトル指標は、前記歩容の1回のストロークに対応する周波数の7倍以下の周波数帯での前記スペクトルの特徴を表す指標である、
請求項3に記載の歩容解析装置。

【請求項5】
 
前記スペクトルは、前記歩容の3回以下のストロークに対応する前記移動量の時系列データを周波数解析したスペクトルである、
請求項3又は4に記載の歩容解析装置。

【請求項6】
 
前記移動量には、前記人物の上下方向の移動量が含まれる、
請求項1から5のいずれかに記載の歩容解析装置。

【請求項7】
 
前記GEI作成部は、前記歩容を捉えた第2動画に含まれる複数の第2フレームを、前記人物に対応する領域どうしが重なるように重ね合わせることにより、第2GEIをさらに作成し、
前記微分画像作成部は、前記第2GEIを微分した第2微分画像をさらに作成し、
前記移動量算出部は、前記第2微分画像と前記各第2フレーム上の前記人物に対応する領域の輪郭とをマッチングし、前記マッチングによる前記第2微分画像に対する前記各第2フレームの前記移動量である第2移動量を算出し、
前記特徴量算出部は、前記第2移動量に基づいて、前記歩容の特徴を表す前記特徴量である第2特徴量をさらに算出し、
前記第1特徴量と前記第2特徴量とを比較することにより、前記第1動画に捉えられた前記人物と前記第2動画に捉えられた前記人物とが同一人物であるか否かを判定する判定部
をさらに備える、
請求項1から6のいずれかに記載の歩容解析装置。

【請求項8】
 
人物の歩容を解析する歩容解析プログラムであって、
前記歩容を捉えた第1動画に含まれる複数の第1フレームを、前記人物に対応する領域どうしが重なるように重ね合わせることにより、第1GEI(歩容エネルギー画像)を作成するステップと、
前記第1GEIを微分した第1微分画像を作成するステップと、
前記第1微分画像と前記各第1フレーム上の前記人物に対応する領域の輪郭とをマッチングし、前記マッチングによる前記第1微分画像に対する前記各第1フレームの移動量である第1移動量を算出するステップと、
前記第1移動量に基づいて、前記歩容の特徴量である第1特徴量を算出するステップと、
をコンピュータに実行させる、歩容解析プログラム。

【請求項9】
 
人物の歩容を解析する歩容解析方法であって、
前記歩容を捉えた第1動画に含まれる複数の第1フレームを、前記人物に対応する領域どうしが重なるように重ね合わせることにより、第1GEI(歩容エネルギー画像)を作成するステップと、
前記第1GEIを微分した第1微分画像を作成するステップと、
前記第1微分画像と前記各第1フレーム上の前記人物に対応する領域の輪郭とをマッチングし、前記マッチングによる前記第1微分画像に対する前記各第1フレームの移動量である第1移動量を算出するステップと、
前記第1移動量に基づいて、前記歩容の特徴量である第1特徴量を算出するステップと、
を含む、歩容解析方法。
IPC(International Patent Classification)
F-term
Drawing

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JP2016158232thum.jpg
State of application right Published


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