顔認証のための顔位置推定と個人識別の統合(画像・映像処理<小特集>情報論的学習理論論文)
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概要
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顔画像の自動認証において, 顔位置の推定は最も重要な過程である.顔の形状モデルを用いて顔位置を推定する場合, 最適なモデルが用いられなければ, その精度は低下する.この問題を解決するにあたり, 推定精度と処理時間のトレードオフが生じる.本研究では, 顔の位置と大きさと個人モデルの推定を統合した手法を提案する.位置と大きさは, 粗密法とスケール変換に基づく繰返し処理によって推定する.個人モデルの推定は, クラスタリングによって階層化されたモデルデータベースを利用する.この推定は, 位置と大きさの推定が進むにつれ, その階層構造に従って最適なモデルを含むクラスタを選択していく.最終的に選択された個人モデルは個人識別結果とみなすことができる.我々は提案手法に基づいた顔認証システムを構築し, 評価実験によりその有効性を検証した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-02-01
著者
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