การระบุอัตลักษณ์และจดจำบุคคล โดยใช้รูปแบบการเดินภายใต้การไม่จำกัดเงื่อนไข และสภาพแวดล้อมของการเดิน

การระบุอัตลักษณ์และจดจำบุคคล โดยใช้รูปแบบการเดินภายใต้การไม่จำกัดเงื่อนไข และสภาพแวดล้อมของการเดิน

คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยมหิดล

โครงการวิจัย:

ไบโอเมตริกซ์ด้วยการใช้รูปแบบการเดิน

ผลงานวิจัย:

การระบุอัตลักษณ์และจดจำบุคคล โดยใช้รูปแบบการเดินภายใต้การไม่จำกัดเงื่อนไข และสภาพแวดล้อมของการเดิน

ผู้วิจัย:

ผศ. ดร.วรพันธ์ คู่สกุลนิรันดร์
นาย Lingxiang Yao
รศ. ดร.Qiang Wu
รศ. ดร.Jian Zhang
ศ. ดร.Zhenmin Tang
รศ. ดร.Wankou Yang

งานวิจัยนี้เกี่ยวข้องกับการแยกอัตลักษณ์ตัวบุคคลโดยอัตโนมัติผ่านกล้องวิดีโอหรือกล้องวงจรปิดด้วยลักษณะทางชีวภาพ โดยการพัฒนาวิธีการและโปรแกรมคอมพิวเตอร์ในการอ่านและทำความเข้าใจภาพและวิดีโอโดยอัตโนมัติ ลักษณะทางชีวภาพที่ใช้ในปัจจุบัน คือ ภาพลายพิมพ์นิ้วมือ ภาพถ่ายดวงตา และภาพใบหน้า แต่ข้อมูลทางชีวภาพเหล่านี้ไม่สามารถใช้กับระบบกล้องวงจรปิดได้ เนื่องจากมีข้อจำกัดหลายอย่าง เช่น ลายนิ้วมือต้องการการสัมผัสกับอุปกรณ์อ่าน ดวงตาไม่สามารถถูกอ่านในกล้องคุณภาพต่ำและในระยะไกล ใบหน้าไม่สามารถถูกบันทึกได้ในบางมุมกล้อง ดังนั้นในงานวิจัยนี้จึงได้นำลักษณะทางชีวภาพทางเลือก คือรูปแบบการเดินมาใช้ในการระบุตัวบุคคล ซึ่งได้ผ่านการศึกษาแล้วว่าเป็นหนึ่งในข้อมูลเฉพาะของบุคคล

การทดสอบกับข้อมูลในห้องทดลองให้ความแม่นยำที่สูงมาก แต่เมื่อนำมาทดสอบกับข้อมูลในสภาวะจริงที่มีการเปลี่ยนแปลงของเงื่อนไขและสภาพแวดล้อมของการเดิน เช่น ความเร็วของการเดิน ทิศทางของการเดิน และเสื้อผ้าที่สวมใส่ ทำให้ความแม่นยำในการจดจำลดลง งานวิจัยนี้จึงได้พัฒนาต่อยอดในการระบุอัตลักษณ์โดยใช้รูปแบบการเดินภายใต้การไม่จำกัดเงื่อนไขและสภาพแวดล้อมของการเดิน โดยการดึงข้อมูลภาพและวิดีโอที่มีความคงที่ในรูปแบบของ spatial-temporal description ดังที่แสดงในรูปภาพ ซึ่งจะเป็นการใช้เทคนิคการคำนวนขั้นสูงในการประมวลผลภาพ วิธีการที่พัฒนาขึ้นมาใหม่นี้สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้จริงในระบบการรักษาความปลอดภัยด้วยกล้องวงจรปิด เพื่อเพิ่มความปลอดภัยในพื้นที่ที่ต้องการ เนื่องจากวิธีการที่พัฒนามาใหม่เหล่านี้ ถูกคำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงของเงื่อนไขต่างๆที่สามารถเกิดขึ้นได้ในสถานการณ์จริง สามารถใช้เป็นส่วนหนึ่งในการสร้าง smart city หรือเมืองอัจฉริยะ ในการเพิ่มความฉลาดแบบอัตโนมัติให้กับระบบกล้องวงจรปิด ในการใช้ข้อมูลไบโอแมทริกซ์ในการระบุอัตลักษณ์บุคคล โดยสามารถเพิ่มความแม่นยำโดยการใช้รูปแบบการเดินและภาพใบหน้าประกอบกัน

การเผยแพร่ผลงาน:
•  L. Yao, W. Kusakunniran, Q. Wu, J. Zhang, Z. Tang, W. Yang, Robust Gait Recognition using Hybrid Descriptors based on Skeleton Gait Energy Image, Pattern Recognition Letters (PRL): Special Issue on Learning Compact Representations for Scalable Visual Recognition and Retrieval, DOI: 10.1016/j.patrec.2019.05.012
• W. Kusakunniran, Recognizing gaits on spatio-temporal feature domain, IEEE Transactions on Information Forensics and Security (TIFS), 9(9): 1416-1423, September 2014, DOI: 10.1109/TIFS.2014.2336379
• W. Kusakunniran, Attribute-based learning for gait recognition using spatio-temporal interest points, Image and Vision Computing (IVC), 32(12), 1117-1126, December 2014, DOI: 10.1016/j.imavis.2014.10.004

รางวัลที่ได้รับ:
•   รางวัลสภาวิจัยแห่งชาติ: รางวัลผลงานวิจัย ประจำปีงบประมาณ 2562 (รางวัลระดับดี) โดย สำนักงานคณะกรรมการวิจัยแห่งชาติ (วช.)

การติดต่อ:
ผศ. ดร.วรพันธ์ คู่สกุลนิรันดร์
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยมหิดล