床型デバイスを用いた歩容取得による個人および性別の識別

本プロジェクトは歩行時の重心重量データを取得するデバイスを実装し、個人及び性別を識別した。人の歩行動作を表す歩容には歩き方の個性が表れることが知られており、他人の歩容の模倣が難しく偽装が困難であるという特徴がある。
歩容解析の既存手法の多くはカメラを使用しており、これには顔が映るなどのプライバシ侵害、服装などによるノイズといった問題がある。そこで、重心重量データを用いたシステムであれば、上記の問題点を解決しつつ、システムを設置した床面を歩行するだけで識別を行える。GaitWayでは8つのロードセルを用いて重心重量データを取得し、荷物や上着などを持った状態の自然な歩行で個人では約97%、性別では約98％の精度を達成した。さらに、体重データを使用しない場合でも個人を約91%、性別を約95%の精度で識別し、よりプライバシに配慮した認証システムの可能性を示した。