モザイクとニューラルネットを用いた顔画像の認識

概要

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顔画像のモザイクパターンとニューラルネットを組み合わせた顔の認識法を提案する.顔画像の場合,顔の輪郭や目・鼻・口などの形状,ならびにこれらの位置関係が顔の重要な特徴であるが,顔は陰影が柔らかで正確な形状抽出が困難であり,更に,互いによく似ているため,従来,多人数の顔の認識はほぼ不可能であった.そこで,線分形状ではなく顔の濃淡情報に注目し,顔画像の中心部を12×12に粗くモザイク化し,これをニューラルネット(3層BPN)に入力して多人数の識別を試みた.この結果,学習後の中間層の各ユニットは,モザイク画像の各所から濃淡情報をきめ細かく集めることにより,互いに共通の特徴をもつ顔画像,例えば男女,を自動的に分類した.また,100人の上半身動画像から得た各人一つの正面向き平常顔を学習後,同じ録画像から任意にサンプルした平常顔ならびに微笑顔をテストし100%の認識率を得た.更に,学習の対象外,すなわち,見知らぬ顔に対しては,「その他検出」専用の出力ユニットを設けることにより,見知らぬ顔に対するエラー率を約1/2に低減することができた.
社団法人電子情報通信学会の論文
1993-06-25