本研究では,人追従走行ロボットにおける対象者識別精度の向上を目指し,OSNetによる人物特徴抽出とリッジ回帰モデルによる対象者分類を組み合わせた識別手法を開発した.従来のロボットでは,対象者と服装の色合いや形状が類似した人物に遮られた際に,非対象者を対象者と誤識別する課題があった.本手法では,OSNetを用いてより詳細な人物特徴を抽出し,これをリッジ回帰モデルで分類することで,対象者の精度の高い識別を実現する.類似人物による遮りが生じる対象者追従実験では,本手法が95%(19/20回中)の識別成功率を示し,従来手法の65%(13/20回中)より良い結果を得たので,その手法と実験結果を報告する.