複数の部分領域に確率モデルを適用した顔向きの変化に頑健な顔画像認識手法(画像・映像処理)
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概要
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現在の顔画像による個人識別手法は,撮影時の照明状態や顔の向きの変化,顔の表情変化,障害物による隠れ,などの問題に対して,十分に対応しているとはいえない.本論文では,データベース内の顔画像(登録画像)と照合する顔画像(入力画像)の顔向きが異なる場合にも認識を可能とする,確率モデルに基づく顔画像認識手法を提案する.複数の方向から撮影された顔画像を有するデータベースをもとに,顔向きの違いに応じて顔の特徴がどのように変化するかを統計的にモデル化することにより,登録画像と入力画像の顔向きの違いに頑健な顔認識手法を実現した.登録画像が正面顔とした場合の実験結果によると,認識率が90%以下となる入力画像の顔向きは,PCAを用いた手法で約10°以下,代表的な市販ソフトウェアで約30°であるが,本手法では約45°まで高認識率を維持した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-01-01
著者
-
金出 武雄
カーネギーメロン大学ロボット工学研究所
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金出 武雄
Robotics Institute Carnegie Mellon University
-
金出 武雄
カーネギーメロン大学 ロボティクス研究所
-
金出 武雄
カーネギーメロン大学
-
山田 晶彦
三洋電機株式会社技術開発本部
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