多様な姿勢を有する入力顔画像からの個人識別
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概要
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本論文では, 階層的なガボールウェーブレット変換(GWT)とダイナミクリンクアーキテクチャ(DLA) [7]照合を組み合わせた個人識別法を提案する. 本手法の特徴は, 個人別に1枚の正面顔画像をモデルとして登録するだけで, 入力画像中の顔が位置, 傾き, 上下, 左右の回転, 表情などにおいて変化した場合でも個人識別が可能となることである. まず, 提案する六角形格子状のGWTを用いて画像から局所特徴を抽出する. 次に, 遅滞自己抑制と双方向の特性をもつように改良したDLAを用い, 抽出された局所特徴の類似性とニューロンの近隣グループの情報から, 繰返しの照合処理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うことで個人を識別する. 実験より, 本手法が入力画像中のさまざまな顔の状態変化に対しての個人識別に有効であることを確認した.
- 1997-08-25
著者
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呉 海元
京都工芸繊維大学
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プラマディハント ダデット
大阪大学基礎工学部システム工学科
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呉 海元
大阪大学基礎工学部システム工学科
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谷内田 正彦
大阪大学基礎工学部システム工学科
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プラマディハント ダデット
大阪大学大学院
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谷内田 正彦
大阪大学基礎工学部
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