顔認識のためのスケール変化に応じた特徴量抽出
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概要
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顔画像を利用したヒューマンインタフェースを構成する場合, システムがユーザに拘束条件を与えないことが理想の形態となる.顔はその姿勢や表情により, その見え方が様々に変動するため, この変動にロバストな認識技術が必要になる.本研究では, 入力画像中の顔領域と照合に用いるモデルのスケールが異なる場合でも, 顔認識が可能となる特徴量の抽出手法を提案する.これは, 従来のガボールウェーブレット変換を拡張したものであり, スケール変化に伴う画像の空間波数の変動を吸収した特徴量を抽出できる.我々はフレキシブル特徴照合法を利用した顔認識システムに, この抽出手法を組み込み, 個人識別実験により特徴量の有用性を検証する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-07-05
著者
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