多様な姿勢を有する顔画像からの個人識別
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概要
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入力画像内の顔は、その位置、表情、姿勢の変化によって千差万別である。従って、個人別に一枚の正面顔画像をモデルとして登録するだけで個人識別を行なうのは困難であった。本論文では、階層的なガボールウェーブレット変換(GWT)と柔軟ニューロンネットワーク(FNN)の照合を組み合わせた柔軟な個人識別法を提案する。よりロバストなシステムを構築するために、まず、画像内の顔情報を、局所特徴として小領域ごとにGWTを用いて抽出し、六角形格子状のニューロンの中心に保存する。次に、遅滞自己抑制と双方向の特性を持つように革新したFNNを用い、抽出された局所特徴の類似性とニューロン近隣グループの情報から、繰り返しの照合によって入力層とモデル層の間の関係を自己組織化する。同時に、その2層間の相関によって照合の評価を行なうことで個人を識別する。実験より、本手法は平行移動、上下、左右の回転、軽い表情変化などを有する顔画像に対しての個人識別に有効であることを確認した。
- 1997-05-15
著者
-
谷内田 正彦
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
Pramadihanto Dadet
大阪大学
-
呉 海元
京都工芸繊維大学
-
谷内田 正彦
大阪大学
-
Pramadihanto Dadet
大阪大 大学院基礎工学研究科
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