Gait Identification
Non-Wearable Gait Identification with Low-Dimensional Time Series Using Distance Sensor
Atsuya Munakata, Yuta Sugiura

歩容認証は,個人の歩行パターンの個性に基づく生体認証の一種であり,主に画像センサを利用する方法と,装着者の体に取り付けた加速度センサを利用する方法の 2 種類がある.使い勝手やプライバシー保護の観点からは,非接触方式を採用し,二次情報をできるだけ収集しない方が良いとされている.イメージセンサは非接触で個人認証が行えるが,収集する情報に利用者の見た目に関する副次的な情報を含む.一方で加速度センサは収集する情報が低次元であるが,利用者が認証時に身につけている必要がある.したがって,現状ではどちらの方式も非接触型かつ二次情報を収集しないという 2 つの性質を同時に満たしてはいない.そこで,本研究では,Time-of-flight(ToF)測距センサで取得した1 次元の時系列データから歩行パターンを抽出し,個人を識別するシステムを提案する.方法としてはまず,歩行者の前方に ToF 測距センサを設置し,距離の時系列データを取得する. 次に,歩行速度が安定している区間を判定した後,離散差分を計算することでデータから歩行特徴を抽出し,カーネル法を用いたサポートベクターマシンにより個人を特定する.10 人の被験者による実験で,leave-one-out 交差検証を用いてシステムを評価した.結果は,平均識別精度が 87.0%であり,CMC 曲線上のランク 2 までの識別精度は95.0%であった.本研究は,非接触センサによる 1 次元時系列データのみで,歩行認識が可能であることを示した.本手法は,プライバシーが重要視される場面での非接触認証に利用でき,エッジコンピューティングに必要な計算資源を削減することにも繋がる.

"Background: Gait authentication is a form of biometric authentication based on the individuality of an individual gait pattern. There are two main methods: one using an image sensor and the other using an accelerometer on the wearer’s body. In terms of usability and privacy protection, it is better to use a contactless method and to collect as little secondary information as possible. However, neither of the two methods are currently compatible with these two properties.
Research Question: Is it feasible to develop a gait recognition system that is contactless and uses low-dimensional data?
Method: A Time-of-flight sensor is placed in front of a walking person, and a time series of distance is acquired. After determining the section where the walking speed is stable, we extract gait features from the data by calculating discrete differences and identifying individuals by using a support vector machine with a kernel method. We evaluated our system using leave-one-out cross-validation in experiments with ten participants.
Results: The average identification accuracy was 87.0%, and the accuracy up to rank 2 on the CMC curve was 95.0%.
Significance: This study demonstrates that gait recognition is possible using only one-dimensional time series data with a non-contact sensor. Our method can be used for contactless authentication in situations where privacy is an important factor, and reduces the computational resources required for edge computing."