情報処理学会 インタラクション2021

近年，生体認証が広く普及する中で，人の歩き方の個性を表す「歩容」を用いた認証方法（人物の推定）に注目が集まっている．多くの歩容認証ではカメラから取得した映像から歩容を導き出す手法が用いられているが，プライバシーの問題や，計算機・ネットワークリソースの問題などがある．一方で，歩く際の重心重量の変化などから歩容を取得できれば，これらの問題を解決できると考えられる．そこで，本稿では，床型デバイスを作成し，歩く際の重心重量をセンシングすることで，そのデータから各人の歩容の特徴を導き出し，機械学習を用いて人物の推定を図る．実験の結果，実験参加者7人を約78%の精度で識別できることが確認できた．