ハフ変換と分離度フィルタによる人物顔からの両目の検出

概要

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画像から顔の両目を検出することは, 顔認識のための前処理として重要である.顔の両目を検出することにより, 画像中の顔の位置, サイズ, 回転を決定できる.本論文では, 輝度画像から顔の両目の虹彩を検出するための手法を提案する.この手法は, まず福井らの分離度フィルタを用いて, 虹彩の候補となる小領域(以後blobと呼ぶ)を求める.次に, 両者を結ぶ線分の長さと傾きが許容値内にあるすべてのblob対に対してコストを計算する.このコストは, blobの近傍領域から, 虹彩の境界線に対応する円をハフ変換で求めたときの投票数最大の円への投票数, blobと隣接小領域間の分離度, blob内の平均輝度値, 及び, blob対を含む部分画像と目のテンプレート間の正規化相関関数を用いて計算される.そして, コストを最小にするblob対を求め, これらを両目の虹彩とする.University of Bernの顔画像データベースの中の眼鏡をかけていないすべての顔画像(150枚)を用いて実験を行った結果, 最良の場合で97.3%, 最悪の場合で95.3%の成功率が得られた.また, わずかな誤差を許す場合は, 最良の場合で99.3%, 最悪の場合で96.7%の成功率が得られた.
2001-10-01