本研究ではOpenPoseを利用した歩行動画からの簡便かつ高精度な個人の識別と認証を目指す．一方向から撮影した約1秒間の歩行動画を識別及び認証の対象とし，OpenPoseを用いて取得した10個の関節位置の基準点からの角度値と距離値を特徴量として用いた．被験者は20名で，データオーギュメンテーションによりデータ量を5倍し，一人あたり3450サンプル，全部で69000のデータを用いた．個人識別にはRNNを使用し，個人認証ではSiamese NetworkとAuto Encoderを使用した．10-クロスバリデーションで評価を行った結果，約98％の識別精度と，約90％の認証精度を得ることが出来た．