CLASH：補完学習とニューラルアーキテクチャ検索に基づく歩容認識フレームワーク 研究背景 歩容認識は、個人の歩行パターンを通じて身元を識別するバイオメトリクス技術である。この技術は、遠距離から個人の協力を必要とせずに行うことができるため、セキュリティチェック、ビデオ検索、身元識別などの分野で広く応用されている。しかし、人影の輪郭に基づく識別方法にはいくつかの問題がある。二値化されたスパースな境界表現は豊富な時空間情報を欠いており、輪郭の大部分のピクセルが歩容パターンに対して敏感ではない。このため、識別のロバスト性を維持しつつ、歩容パターンに対する感度を高めるために、本文ではニューラルアーキテクチャ検索に基づく補完学習（Complementary Learning with Neural A...