高次局所自己相関特徴を用いた顔画像の識別
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概要
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大津等は、高次局所自己相関と多変量解析に基づく適応学習型汎用画像計測認識方式を提案した。単に例となる画像とそれに対する答えを例示することにより、システム自身が課題に有効な特徴を適応的かつ高速に学習できる。これまで文字認識をはじめさまざまな2値画像の認識・計測問題に適用され、その有効性が示されている。本稿では、対象とする画像を2値画像から濃淡画像に広げ、それを顔画像の識別に応用した。ビデオ入力装置を持つ汎用ワークステーション上に開発した顔画像識別のためのプロトタイプシステムでは、男性5人女性5人の顔画像に対して約99%、50人の顔画像に対して約92%の認識率が得られた。現在、1秒間に約2枚の顔画像の学習と識別が可能である。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1992-09-28
著者
-
大津 展之
電子技術総合研究所知能情報部長; Rwcp 筑波研究センター首席研究員
-
栗田 多喜夫
電子技術総合研究所
-
大津 展之
電子技術総合研究所知能情報部
-
佐藤 辰雄
大分県・工業技術院 研究交流センター
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